水中画像の色彩歪みや詳細の著しい喪失という問題に対して、霜氷最適化アルゴリズム（rime optimization algorithm, RIME）と多尺度情報融合による水中画像強調手法を提案した。まず、画像の色彩歪み問題に基づき、暗チャンネル先験（dark channel prior, DCP）アルゴリズムとRIMEに基づく適応ガンマ補正赤チャネル補償フレームワークを融合し、水中画像の色彩回復を自然に保つ革新的な方法を提案した。次に、コントラスト制限適応ヒストグラム平坦化（contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE）法を導入して画像のコントラストを強化した。最後に、２つのチャネルで強調された結果を4つの重みとガウス-ラプラスピラミッドで層ごとに処理し、多尺度融合を行うことで視覚品質に優れた画像を得た。実験結果では、本アルゴリズムのUIQM、UCIQE、SSIMの平均値がそれぞれ4.598、0.633、および0.726に達した。また、UIEB、RUIE、EUVPデータセットで他の比較実験を行い、本手法の結果は他のアルゴリズムより明らかに優れており、水中画像品質の向上において本手法の優位性が示された。

暗チャンネル先験;ガンマ補正;霜氷最適化アルゴリズム;多尺度融合