低照度水中画像強調タスクに存在する照明不足および水中散乱による複雑な劣化問題に対して、Retinexに基づく可変注意機構を備えた低照度水中画像強調フレームワークを提案した。照明に導かれた可変注意モジュールを設計し、輝度特徴マップが提供するセマンティック情報を活用して暗い領域の強調を支援し、モデルの適応的強調能力を向上させた。空間・周波数領域特徴融合モジュールを構築し、多尺度特徴抽出と異なるレベル間の特徴融合により画像のテクスチャ情報の顕著性を向上させた。媒質伝送モジュールを導入し、強調過程における水中散乱による画像のアーティファクト問題をさらに解決した。実験結果は、本手法が他の先端手法に比べて4つの客観的指標で顕著な向上を示し、PSNRは22.7818、SSIMは0.8821、UCIQEは0.6146、UIQMは3.3659を達成したことを示している。強調後の画像の視覚的品質は優れており、本アルゴリズムが水中低照度画像の鮮明さ向上に有効であることを検証した。

水中画像強調;低照度;Retinex;可変注意