Para resolver problemas de degradación como la niebla y la distorsión del color en la adquisición de imágenes por equipos submarinos, se propone un método de mejora de imágenes submarinas basado en un modelo de línea de color mejorado. Primero, se propone un método de estimación de la luz de fondo submarina basado en una subdivisión mejorada del árbol cuaternario, eliminando la interferencia de factores submarinos para obtener una estimación más precisa de la luz de fondo. En segundo lugar, se establece un modelo de optimización local de la transmisión basado en la regla de la línea de color y se diseña un nuevo método de optimización no convexa de tipo Gauss-Seidel (Algoritmo inercial proximal alternado linealizado tipo Gauss-Seidel, GiPALM) para resolver la transmisión, mejorando la velocidad de convergencia del modelo y obteniendo una estimación más precisa de la transmisión. Finalmente, sobre la base de la estimación de la luz de fondo y la transmisión para restaurar la imagen, se utiliza un estiramiento lineal para corregir la información del color de la imagen, obteniendo una imagen mejorada submarina que coincide con la percepción visual del ojo humano. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto supera a otros algoritmos avanzados en evaluación subjetiva, evaluación objetiva, precisión del color y pruebas aplicadas, mostrando un rendimiento sobresaliente y mejorando eficazmente la claridad y visibilidad de las imágenes submarinas.

imágenes submarinas; modelo de línea de color; método de optimización no convexa; eliminación de niebla; mejora de imagen