水下机器人通过人造光源获得的深海图像由于海水吸收和水中悬浮颗粒散射普遍存在模糊、色偏和清晰度低等问题。本文围绕水下机器人深海图像快速精准复原所需解决的关键问题，首先建立真实深海图像数据集，分析深海图像成像特点，基于图像特征统计结果，提出一种线性景深模型。然后，通过有监督方法进行模型参数辨识。最后，根据景深模型分别快速估计出原始图像的传输地图和背景光进而有效地避免累计误差，实现深海图像有效复原。实验结果表明，所提算法在图像复原结果、有效性、质量和实时性指标上均优于同类算法，在Nvidia Jetson TX2嵌入式设备上对于600×800大小的图像平均复原速度是四种优秀水下图像增强算法中最快的3.08倍。