import cv2
import numpy as np

def enhance_underwater_image(image):
    # 转换为LAB颜色空间
    lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)

    # 分割通道
    l, a, b = cv2.split(lab)

    # 直方图均衡化L通道
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
    l = clahe.apply(l)

    # 合并通道
    lab = cv2.merge((l, a, b))

    # 转换回BGR颜色空间
    result = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    
    # 对比度增强
    result = cv2.convertScaleAbs(result, alpha=1.2, beta=10)
    
    return result

# 读取水下图像
image = cv2.imread('underwater_image.jpg')

# 增强图像
enhanced_image = enhance_underwater_image(image)

# 显示结果
cv2.imshow('Underwater Image', image)
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上是一个简单的示例代码，用Python实现基于OpenCV库的水下图像增强：

这个代码实现了以下步骤：

1. 将原始图像转换为LAB颜色空间。
2. 对L通道进行直方图均衡化。
3. 将LAB图像转换回BGR颜色空间。
4. 对增强后的图像进行对比度增强。
5. 显示原始图像和增强后的图像。

请注意，这只是一个简单的示例，并且可能无法适用于所有水下图像增强场景。根据实际需求，你可能需要进一步优化和调整参数以获得更好的增强效果。