저조도 수중 이미지 향상 작업에서 조명 부족과 수중 산란으로 인한 복잡한 열화 문제를 해결하기 위해 Retinex 기반의 가변 주의 저조도 수중 이미지 향상 프레임워크를 제안하였다. 조명 가이드 가변 주의 모듈을 설계하였으며, 밝기 특성 맵이 제공하는 의미 정보를 활용하여 어두운 영역을 향상시키고 모델의 적응적 향상 능력을 높였다. 다중 스케일 특징 추출과 다른 계층 간 특징 융합을 통해 이미지 텍스처 정보의 현저성을 향상시키는 공간-주파수 영역 특징 융합 모듈을 구축하였다. 매질 전달 모듈을 도입하여 향상 과정 중 수중 산란으로 인한 이미지 아티팩트를 추가로 해결하였다. 실험 결과 본 방법은 타 최첨단 방법에 비해 4가지 객관적 지표에서 유의미한 향상을 보였으며, PSNR은 22.7818, SSIM은 0.8821, UCIQE는 0.6146, UIQM은 3.3659에 달하였다. 향상된 이미지의 시각적 품질이 우수하여 본 알고리즘이 수중 저조도 이미지 선명도를 향상시키는 데 효과적임을 검증하였다.

수중 이미지 향상; 저조도; Retinex; 가변 주의