本发明涉及一种基于离散小波集成生成对抗网络的水下图像增强方法。包括：将待训练的数据进行配对处理、数据增强、归一化处理，然后缩放到固定尺寸，将标签图像，即真实的水下图像增强结果，下采样生成不同尺寸图像；设计多层次图像增强生成网络，使用所设计的网络训练可对水下图像进行增强的图像增强模型；设计多层次图像鉴别神经网络，使用所设计的网络训练可预测输入图像为真实图像概率的图像鉴别模型；设计生成网络和鉴别神经网络目标损失函数；使用配对的图像交替训练生成网络和鉴别神经网络收敛到纳什平衡；将水下图像输入训练好的图像增强生成模型，输出增强后的图像。本发明解决了水下图像颜色失真、模糊的问题，能显著提升水下图像质量。