Para abordar el problema de la distorsión del color y la pérdida significativa de detalles en imágenes submarinas, se propone un método de mejora de imágenes submarinas que combina el algoritmo de optimización de escarcha (rime optimization algorithm, RIME) y la fusión de información multiescala. Primero, basado en el problema de distorsión de color de la imagen, se propone de manera innovadora un marco de compensación del canal rojo que combina el algoritmo de canal oscuro previo (dark channel prior, DCP) y la corrección gamma adaptativa basada en RIME para garantizar la recuperación natural del color en imágenes submarinas. En segundo lugar, se introduce un método de ecualización adaptativa del histograma con límite de contraste (contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE) para mejorar el contraste de la imagen. Finalmente, los resultados mejorados de ambos canales se procesan capa por capa utilizando cuatro pesos y una pirámide gaussiano-laplaciana para la fusión multiescala, obteniendo finalmente imágenes de excelente calidad visual. Los resultados experimentales muestran que los valores promedio de UIQM, UCIQE y SSIM del algoritmo son 4.598, 0.633 y 0.726 respectivamente. Además, se realizaron otros experimentos comparativos en los conjuntos de datos UIEB, RUIE y EUVP, y los resultados de este algoritmo fueron claramente superiores a otros métodos, lo que indica que el método propuesto tiene una ventaja significativa en la mejora de la calidad de las imágenes submarinas.

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