В ответ на проблему искажения цвета и серьёзной потери деталей подводных изображений предложен алгоритм оптимизации инея (rime optimization algorithm, RIME) и метод повышения качества подводных изображений с использованием многоуровневого слияния информации. Во-первых, на основе проблемы искажения цвета изображения инновационно предложена интеграция алгоритма темного канала (dark channel prior, DCP) и адаптивной гамма-коррекции красного канала на базе RIME для обеспечения естественного восстановления цвета подводных изображений. Во-вторых, введён метод ограниченного контрастного адаптивного гистограммного выравнивания (contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE) для усиления контраста изображения. В конце результаты усиления двух каналов обрабатываются поэтапно с использованием 4 весов и пирамиды Гаусса-Лапласа с многоуровневым слиянием, что позволяет получить изображение с отличным визуальным качеством. Экспериментальные данные показывают, что средние значения UIQM, UCIQE и SSIM алгоритма достигают 4.598, 0.633 и 0.726 соответственно. Также проведены сравнительные эксперименты на наборах данных UIEB, RUIE и EUVP, результаты которых явно превосходят другие алгоритмы, что доказывает превосходство предложенного метода в улучшении качества подводных изображений.

приоритет темного канала;гамма-коррекция;алгоритм оптимизации инея;многоуровневое слияние