Diante dos complexos problemas de degradação causados pela baixa luminosidade e dispersão subaquática na tarefa de melhoria de imagens subaquáticas em baixa luminosidade, foi proposto um framework de melhoria de imagens subaquáticas em baixa luminosidade baseado em Retinex com atenção variável. Foi projetado um módulo de atenção variável guiado pela iluminação, que utiliza informações semânticas fornecidas pelo mapa de características de luminância para ajudar a melhorar áreas escuras, aumentando a capacidade adaptativa do modelo. Um módulo de fusão de características no domínio espaço-frequência foi construído, aplicando extração de características em múltiplas escalas e fusão de características entre diferentes níveis para melhorar a proeminência das informações texturais da imagem. Foi introduzido um módulo de transmissão de meio para resolver adicionalmente os artefatos de imagem causados pela dispersão subaquática durante o processo de melhoria. Os resultados experimentais mostram que o método proposto apresenta melhorias significativas em quatro indicadores objetivos em comparação com outros métodos avançados, com PSNR alcançando 22,7818, SSIM 0,8821, UCIQE 0,6146 e UIQM 3,3659. A qualidade visual das imagens aprimoradas é excelente, validando a eficácia do algoritmo para aumentar a nitidez de imagens subaquáticas em baixa luminosidade.

melhoria de imagens subaquáticas; baixa luminosidade; Retinex; atenção variável