海底声呐图像由于成像机制的影响往往具有较低的对比度。低对比度会严重影响声呐图像的人工判读和自动识别。因此，在某些情况下提高声呐图像对比度是必要的步骤。带加权分布的自适应伽马矫正(Adaptive gamma correction with weighted distribution, AGCWD)算法常用于增强光学图像的对比度，但对于声呐图像，该算法无法充分增强其对比度。本研究分析了AGCWD算法中控制参数和映射函数的不足，提出了改进的AGCWD算法。利用离散小波分解将原始声呐图像分解为低频成分图像和高频成分图像，使用改进的AGCWD算法增强低频成分图像，通过重构获得对比度增强后的声呐图像。实验结果表明，本研究算法与直方图均衡化(Histogramequalization,HE)、伽马矫正、AGCWD算法相比，在增强声呐图像对比度和图像边缘保持方面具有明显的优势。