Para abordar el problema de distorsión de color y pérdida grave de detalles en imágenes submarinas, se propuso un algoritmo de optimización de escarcha (rime optimization algorithm, RIME) y un método de mejora de imágenes submarinas basado en la fusión de información multinivel. Primero, basándose en el problema de distorsión del color de la imagen, se propuso de manera innovadora un marco que fusiona el algoritmo de canal oscuro (dark channel prior, DCP) y la corrección gamma adaptativa basada en RIME para la compensación del canal rojo, garantizando una restauración natural del color de las imágenes submarinas. En segundo lugar, se introdujo el método de ecualización adaptativa del histograma con contraste limitado (contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE) para mejorar el contraste de la imagen. Finalmente, los resultados mejorados de los dos canales se procesan capa por capa utilizando cuatro pesos y una pirámide de Gauss-Laplace, y se fusionan a múltiples escalas para obtener una imagen con excelente calidad visual. Los resultados experimentales muestran que los valores promedio de UIQM, UCIQE y SSIM de este algoritmo alcanzan 4.598, 0.633 y 0.726 respectivamente. Además, se realizaron otros experimentos comparativos en los conjuntos de datos UIEB, RUIE y EUVP, donde los resultados de este algoritmo fueron significativamente mejores que los de otros métodos, demostrando que este método tiene una ventaja en la mejora de la calidad de las imágenes submarinas.

prior del canal oscuro;corrección gamma;algoritmo de optimización de escarcha;fusión multinivel