Frente a los complejos problemas de degradación causados por insuficiente iluminación y dispersión bajo el agua en la tarea de mejora de imágenes submarinas con baja iluminación, se propone un marco de mejora de imágenes submarinas con baja iluminación basado en Retinex y atención variable. Se diseñó un módulo de atención variable guiado por iluminación, que utiliza la información semántica proporcionada por el mapa de características de luminancia para ayudar a mejorar las áreas oscuras, aumentando la capacidad de mejora adaptativa del modelo. Se construyó un módulo de fusión de características en dominio espacio-frecuencia, que mejora la prominencia de la información textural de la imagen mediante la extracción de características a múltiples escalas y la fusión de características entre niveles diferentes. Se introdujo un módulo de transmisión de medios para resolver adicionalmente los artefactos de imagen causados por dispersión bajo el agua durante el proceso de mejora. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto tiene mejoras significativas en cuatro indicadores objetivos en comparación con otros métodos avanzados, con un PSNR alcanzando 22.7818, SSIM 0.8821, UCIQE 0.6146 y UIQM 3.3659. La calidad visual de las imágenes mejoradas es excelente, validando la efectividad del algoritmo para mejorar la claridad de las imágenes submarinas con baja iluminación.

mejora de imágenes submarinas; baja iluminación; Retinex; atención variable