في مواجهة مشكلة تشوه ألوان الصور تحت الماء وفقدان التفاصيل بشكل كبير، تم اقتراح خوارزمية تحسين الصقيع (خوارزمية تحسين RIME) وطريقة تعزيز الصور تحت الماء بالاندماج متعدد المقاييس للمعلومات. أولاً، استنادًا إلى مشكلة تشوه اللون في الصور، تم اقتراح إطار مبتكر يدمج خوارزمية الأولوية في القناة الداكنة (dark channel prior، DCP) وتصحيح جاما التكيفي القائم على RIME لتعويض قناة الأحمر، لضمان استعادة ألوان الصور تحت الماء بشكل طبيعي. ثانيًا، تم إدخال طريقة لتقييد تباين تحسين الهيستوجرام التكيفي (contrast limited adaptive histogram equalization، CLAHE) لتعزيز تباين الصور. أخيرًا، تم معالجة نتائج القناتين المحسنتين باستخدام 4 أوزان وأبراج غاوس-لابلاس متعددة الطبقات، ثم دمجها متعدد المقاييس للحصول على صورة ذات جودة بصرية ممتازة. أظهرت النتائج التجريبية أن متوسط قيم UIQM وUCIQE وSSIM للخوارزمية وصل إلى 4.598 و0.633 و0.726 على التوالي. وأُجريت تجارب مقارنة أخرى على مجموعات بيانات UIEB وRUIE وEUVP، حيث كانت نتائج خوارزمية هذا البحث متفوقة بشكل ملحوظ على خوارزميات أخرى، مما يُظهر أن طريقة هذا البحث تتمتع بمزايا أكبر في تحسين جودة الصور تحت الماء.

أولوية القناة الداكنة;تصحيح جاما;خوارزمية تحسين الصقيع;الاندماج متعدد المقاييس