Pour résoudre les problèmes de dégradation tels que la brume et la distorsion des couleurs dans la collecte d'images par des équipements sous-marins, une méthode d'amélioration d'images sous-marines basée sur un modèle de ligne de couleur amélioré est proposée. Tout d'abord, une méthode d'estimation de la lumière d'arrière-plan sous-marine basée sur une subdivision améliorée de l'arbre quaternaire est proposée, éliminant les interférences des facteurs sous-marins pour obtenir une estimation plus précise de la lumière d'arrière-plan. Ensuite, un modèle d'optimisation locale de la transmission basé sur la règle de la ligne de couleur est établi, et une nouvelle méthode d'optimisation non convexe de type Gauss-Seidel (algorithme inertiel proximal alterné linéarisé de type Gauss-Seidel, GiPALM) est conçue pour résoudre la transmission, améliorant la vitesse de convergence du modèle tout en obtenant une estimation plus précise de la transmission. Enfin, sur la base de l'estimation de la lumière d'arrière-plan et de la transmission pour restaurer l'image, un étirement linéaire est appliqué pour corriger l'information couleur de l'image, obtenant une image sous-marine améliorée conforme à la perception visuelle de l'œil humain. Les résultats expérimentaux montrent que cette méthode dépasse d'autres algorithmes avancés en évaluation subjective, évaluation objective, précision des couleurs et tests d'application, démontrant une excellente performance et améliorant efficacement la clarté et la visibilité des images sous-marines.

images sous-marines; modèle de ligne de couleur; méthode d'optimisation non convexe; désembuage; amélioration d'image