Для решения проблем искажения цвета подводных изображений и значительной потери деталей предложен алгоритм оптимизации инея (rime optimization algorithm, RIME) и метод усиления подводных изображений на основе многомасштабного слияния информации. Во-первых, на основе проблемы искажения цвета изображения инновационно предложена комбинированная структура компенсации красного канала, сочетающая алгоритм темного канала (dark channel prior, DCP) и адаптивную гамма-коррекцию на основе RIME для обеспечения естественного восстановления цвета подводных изображений. Во-вторых, введён метод адаптивной гистограммной эквализации с ограничением контраста (contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE) для улучшения контраста изображения. В конце результаты усиления обоих каналов обрабатывались поуровнево с использованием 4 весов и гауссово-лапласовской пирамиды и объединялись в многомасштабное представление, что в итоге приводило к визуально качественным изображениям. Экспериментальные результаты показали, что средние значения показателей UIQM, UCIQE и SSIM для алгоритма достигают 4.598, 0.633 и 0.726 соответственно. Дополнительно были проведены сравнительные эксперименты на наборах данных UIEB, RUIE и EUVP, в которых результаты данного алгоритма значительно превосходят другие методы, что подтверждает преимущество предлагаемого подхода в улучшении качества подводных изображений.

темный канал;гамма-коррекция;алгоритм оптимизации инея;многомасштабное слияние