Para enfrentar o problema de distorção de cor e perda severa de detalhes em imagens subaquáticas, foi proposto o algoritmo de otimização de geada (rime optimization algorithm, RIME) e um método de realce de imagens subaquáticas baseado na fusão de informações em múltiplas escalas. Primeiramente, com base no problema de distorção de cor das imagens, foi proposta uma estrutura inovadora que combina o algoritmo de canal escuro (dark channel prior, DCP) e a correção gama adaptativa baseada no RIME para compensação do canal vermelho, garantindo uma restauração natural das cores das imagens subaquáticas. Em seguida, foi introduzido o método de equalização de histograma adaptativa com contraste limitado (contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE) para melhorar o contraste da imagem. Por fim, os resultados aprimorados dos dois canais são processados camada por camada usando quatro pesos e uma pirâmide Gauss-Laplace, e fundidos em múltiplas escalas para obter uma imagem com excelente qualidade visual. Os resultados experimentais mostram que os valores médios de UIQM, UCIQE e SSIM deste algoritmo alcançam 4.598, 0.633 e 0.726, respectivamente. Além disso, outros experimentos comparativos foram realizados nos conjuntos de dados UIEB, RUIE e EUVP, nos quais os resultados deste algoritmo foram significativamente melhores que os de outros métodos, demonstrando que este método tem uma vantagem na melhoria da qualidade de imagens subaquáticas.

dark channel prior;correção gama;algoritmo de otimização de geada;fusão em múltiplas escalas