Для задачи улучшения подводных изображений при низкой освещённости, учитывая сложные искажения, вызванные недостатком света и подводным рассеянием, предложена рамочная модель улучшения подводных изображений при низкой освещённости на основе Retinex с переменным вниманием. Разработан модуль переменного внимания с направлением освещения, который использует семантическую информацию, предоставляемую картой яркости, для улучшения тёмных областей, повышая адаптивные возможности модели. Построен модуль слияния признаков в пространственно-частотной области, который посредством многомасштабного извлечения признаков и их слияния на разных уровнях повышает выразительность текстурной информации изображения. Введён модуль передачи среды для дальнейшего устранения артефактов, вызванных подводным рассеянием в процессе улучшения. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный метод значительно превосходит современные методы по четырём объективным показателям: PSNR достигает 22.7818, SSIM — 0.8821, UCIQE — 0.6146, UIQM — 3.3659. Визуальное качество улучшенных изображений превосходное, что подтверждает эффективность алгоритма повышения чёткости подводных изображений при низкой освещённости.

улучшение подводных изображений; низкая освещённость; Retinex; переменное внимание