本发明公开了一种模拟水下可见光成像的生成对抗学习方法，先建立水下成像模型，然后通过生成对抗网络来实现水下成像模型过程模拟并学习得到合理参数，其中生成对抗网络由生成器G和判别器D组成，使生成器G最大化，使判别器D最大化；本发明提出的模拟水下可见光成像的生成对抗学习方法，采用了改进的水下成像模型与生成对抗网络相结合的方法，将未经水传播的RGB图像和对应的深度图、真实水下场景图像作为网络模型输入，利用对抗学习估计成像模型中的各种参数，输出合成图像，在不破坏图像结构的情况下模拟水下环境下可见光成像产生的色彩偏差和雾度效应。