由于光在水下存在吸收与散射，导致水下图像存在颜色失真和细节损失，严重影响了后续水下目标的检测和识别。本文提出了一种轻量级全卷积层的生成式对抗神经网络模型（DUnet-GAN）来增强水下图像。针对水下图像的特点，提出了多任务目标函数，使得模型从感知图像的整体内容、颜色、局部纹理和风格信息等方面来增强图像的质量。此外，与现有的一些重要的模型做了对比，进行了定量的评估。结果表明，在EUVP数据集中本文所提模型峰值信噪比在26　dB以上，结构相似度为0.8，参数量为11　MB，仅为其他达到同等性能模型参数量的5%且比26　MB参数量的FUNIE-GAN指标更好。同时UIQM为2.85，仅次于Cycle-GAN模型，且主观增强效果显著。更重要的是，增强后的图像为水下目标检测等模型提供了更好的性能，也满足了水下机器人等设备对模型的轻量化要求。