수중 장비가 수집한 이미지의 흐림 및 색상 왜곡과 같은 열화 문제를 해결하기 위해 개선된 색상 선 모델 기반의 수중 이미지 향상 방법을 제안한다. 먼저 개선된 사분 트리 세분화 기반 수중 배경광 추정 방법을 제안하여 수중 요인의 간섭을 제거하고 더 정확한 배경광 추정값을 얻는다. 다음으로 색상 선 법칙에 기반한 국부 투과율 최적화 모델을 구축하고, 새로운 Gauss-Seidel형 교대 선형 최소화(Gauss-Seidel Type Inertial Proximal Alternating Linearized Minimization Algorithm, GiPALM) 비볼록 최적화 방법을 설계하여 투과율을 구함으로써 모델 수렴 속도를 높이는 동시에 더 정확한 투과율 추정값을 얻는다. 마지막으로 배경광과 투과율 추정에 기반한 복원 이미지 위에 선형 스트레칭을 통해 이미지의 색상 정보를 보정하여 인간의 시각 감각에 부합하는 수중 향상 이미지를 얻는다. 실험 결과 본 방법은 주관 평가, 객관 평가, 색상 정확도 및 응용 테스트에서 다른 최신 알고리즘보다 우수한 성능을 보이며 수중 이미지의 선명도와 가시성을 효과적으로 향상시켰다.

수중 이미지; 색상 선 모델; 비볼록 최적화 방법; 안개 제거; 이미지 향상