수중 이미지의 색상 왜곡과 심각한 세부 손실 문제를 해결하기 위해 서리 최적화 알고리즘(rime optimization algorithm, RIME)과 다중 스케일 정보 융합 기반의 수중 이미지 향상 방법을 제안하였다. 먼저, 이미지 색상 왜곡 문제를 바탕으로 어두운 채널 우선(dark channel prior, DCP) 알고리즘과 RIME 기반 적응 감마 보정 붉은 채널 보상 프레임워크를 융합하여 수중 이미지의 자연스러운 색상 회복을 보장하는 혁신적인 방법을 제안하였다. 다음으로, 제한 대비 적응형 히스토그램 평활화(contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE) 방법을 도입하여 이미지 대비를 향상시켰다. 마지막으로, 두 채널에서 향상된 결과를 4가지 가중치와 가우스-라플라스 피라미드를 사용해 단계별로 처리한 후 다중 스케일 융합을 수행하여 시각적 품질이 우수한 이미지를 얻었다. 실험 결과, 본 알고리즘의 UIQM, UCIQE 및 SSIM 평균값은 각각 4.598, 0.633 및 0.726에 도달하였다. 또한 UIEB, RUIE 및 EUVP 데이터셋에서 다른 비교 실험을 수행한 결과, 본 알고리즘의 결과는 다른 알고리즘보다 현저히 우수하여 수중 이미지 품질 향상에 있어 본 방법이 더 우수함을 입증하였다.

어두운 채널 우선;감마 보정;서리 최적화 알고리즘;다중 스케일 융합