Para resolver problemas de degradação como névoa e distorção de cores na captura de imagens por equipamentos subaquáticos, propõe-se um método de aprimoramento de imagens subaquáticas baseado em um modelo de linha de cor melhorado. Primeiramente, propõe-se um método de estimativa de luz de fundo subaquática baseado em subdivisão aprimorada de árvore quaternária, eliminando interferências de fatores subaquáticos para obter uma estimativa de luz de fundo mais precisa. Em segundo lugar, estabelece-se um modelo de otimização da transmissão local baseado na regra da linha de cor e projeta-se um novo método de otimização não convexa do tipo Gauss-Seidel (Algoritmo Linearizado de Minimização Alternada Proximal Inercial do tipo Gauss-Seidel, GiPALM) para resolver a transmissão, aumentando a velocidade de convergência do modelo e obtendo uma estimativa mais precisa da transmissão. Finalmente, com base na estimativa de luz de fundo e transmissão para restaurar a imagem, utiliza-se um estiramento linear para corrigir as informações de cor da imagem, obtendo uma imagem subaquática aprimorada que atende à percepção visual do olho humano. Os resultados experimentais mostram que o método proposto supera outros algoritmos avançados em avaliação subjetiva, avaliação objetiva, precisão de cores e testes aplicados, demonstrando desempenho excelente e melhorando efetivamente a clareza e visibilidade das imagens subaquáticas.

imagens subaquáticas; modelo de linha de cor; método de otimização não convexa; desembaçamento; aprimoramento de imagem