作者指出，水下图像处理可以从两个方面来描述，一是图像恢复，二是图像增强。图像恢复基于原始图像构建的模型，这些算法都非常的严格并且需要不同的参数来描述水的浊度，如衰减和扩散系数等。图像增强方法使用定性和主观标准来产生更令人视觉愉悦的图像，而不依赖于任何用于图像形成的物理模型。以前的研究者提出的方法大多涉及修改图像像素值，以提高图像对比度和颜色；

在之前的研究中，主要有两类方法来对图像进行校正——基于物理的方法和基于数字图像的方法，这些physics-based的方法需要大量计算资源，计算时间也很长，作者没有做进一步的讨论，只是列举了一两个相关的方法；

作者依次对 PDSCC(pixel distribution shifting color correction)、CLAHE(mixture contrastlimited adaptive histogram equalization) 等算法做了分析，它们都没能较为全面地提升图像质量，部分算法还因为处理过程过于复杂而给图像添加了更多的noise。