水中機器による画像取得時に発生する霧状化や色の歪みなどの劣化問題を解決するために、改良された色線モデルに基づく水中画像強調手法を提案する。まず、改良された四分木細分に基づく水中背景光推定手法を提案し、水中要因の干渉を除去してより正確な背景光推定値を得る。次に、色線の法則に基づく局所透過率最適化モデルを構築し、新しいGauss-Seidel型交互線形最小化（Gauss-Seidel Type Inertial Proximal Alternating Linearized Minimization Algorithm, GiPALM）非凸最適化手法を設計して透過率を求め、モデルの収束速度を向上させるとともにより正確な透過率推定値を得る。最後に、背景光と透過率推定に基づいて復元画像を作成し、線形ストレッチを用いて画像の色情報を補正し、人間の視覚感覚に合った水中強調画像を得る。実験結果は、本手法が主観評価、客観評価、色の精度および応用実験で他の先進的なアルゴリズムより優れており、高い性能を示し、水中画像の鮮明さと視認性を効果的に向上させることを示している。

水中画像;色線モデル;非凸最適化手法;霧除去;画像強調