针对水下图像出现对比度低、颜色偏差和细节模糊等问题,提出了多输入融合对抗网络进行水下图像增强。该方法主要特点是生成网络采用编码解码结构,通过卷积层滤除噪声,利用反卷积层恢复丢失的细节并逐像素进行细化图像。首先,对原始图像进行预处理,得到颜色校正和对比度增强两种类型图像。其次,利用生成网络学习两种增强图像与原始图像之间差异的置信度图。然后,为减少在生成网络学习过程中两种增强算法引入的伪影和细节模糊,添加了纹理提取单元对两种增强图像进行纹理特征提取,并将提取的纹理特征与对应的置信度图进行融合。最后,通过构建多个损失函数,反复训练对抗网络,得到增强的水下图像。实验结果表明,增强的水下图像色彩鲜明并且对比度提升,评价指标UCIQE均值为0.639 9,NIQE均值为3.727 3。相比于其他算法有显著优势,证明了该算法的良好效果。