لحل مشاكل تدهور الصور تحت الماء مثل تشويه الألوان، انخفاض التباين، وعدم وضوح التفاصيل، يقترح هذا البحث خوارزمية تعزيز الصور تحت الماء القائمة على توجيه اللون السابق وآلية الانتباه. تم تصميم وحدة استخراج الميزات الاستدلالية البايزية ووحدة الانتباه الموجهة بدليل الألوان السابقة، حيث تدمج تصحيح الصور بدليل اللون السابق مع الصور الأصلية، وتوجه عملية تعزيز الصورة بمعلومات اللون السابق، مما يخفف العبء على الشبكة أثناء تدريب استعادة الألوان. تم بناء وحدة انتباه متعددة المقاييس مختلطة لتعزيز قدرة التعبير عن الميزات في المناطق الرئيسية. تم إدخال وحدة انتباه فصل المحور المزدوج لإزالة ازدواج الوظائف في طبقة عنق الزجاجة وقمع فرط التكيف، مما يعزز استعادة التفاصيل بشكل إضافي. تظهر النتائج التجريبية أن الخوارزمية المقترحة حققت مؤشرات PSNR/SSIM بمقدار 24.33/0.9109، 28.40/0.8859، 29.00/0.8991 على مجموعات البيانات المعروفة UIEB وUFO وEUVP على التوالي، متفوقة على الأساليب الحالية؛ كما أن مؤشرات UIQM وUCIQE للصور المعززة بالخوارزمية تحسنت بمتوسط 12.81% و5.19% مقارنة بالصور الأصلية، مما يثبت فعالية الخوارزمية في تحسين وضوح الصور، التشابه الهيكلي، والتأثير البصري.

تعزيز الصور تحت الماء; توجيه اللون السابق; آلية الانتباه