Face au problème de distorsion des couleurs et de perte importante de détails dans les images sous-marines, une méthode d'amélioration des images sous-marines basée sur l'algorithme d'optimisation du givre (rime optimization algorithm, RIME) et la fusion d'informations multi-échelles a été proposée. Tout d'abord, en se basant sur le problème de distorsion des couleurs des images, un cadre innovant combinant l'algorithme du canal sombre (dark channel prior, DCP) et la correction gamma adaptative basée sur RIME pour la compensation du canal rouge a été proposé afin d'assurer une restauration naturelle des couleurs des images sous-marines. Ensuite, une méthode d'égalisation d'histogramme adaptative à contraste limité (contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE) a été introduite pour améliorer le contraste des images. Enfin, les résultats améliorés des deux canaux sont traités couche par couche par quatre poids et une pyramide Gauss-Laplacien et fusionnés multi-échelles pour obtenir une image de qualité visuelle supérieure. Les résultats expérimentaux montrent que les valeurs moyennes de UIQM, UCIQE et SSIM de cet algorithme atteignent respectivement 4.598, 0.633 et 0.726. Des expériences comparatives supplémentaires ont également été réalisées sur les jeux de données UIEB, RUIE et EUVP, où les résultats de cette méthode sont nettement meilleurs que ceux des autres algorithmes, démontrant ainsi que cette méthode présente un avantage significatif dans l'amélioration de la qualité des images sous-marines.

canal sombre prioritaire;correction gamma;algorithme d'optimisation du givre;fusion multi-échelle