.تستند هذه الطريقة إلى نموذج استعادة صور تحت الماء مدفوع بتوقعات الفجوة بين الطاقة. أولاً، يتم حساب فجوة الطاقة بين 'الأزرق ~ الأخضر، الأحمر' و 'الأخضر ~ الأزرق، الأحمر' بشكل متواز ومتخذ متوسطها، وبناء تقدير المجهول المرتبط بثلاث قنوات ديناميكية للضوضاء للاستنتاج من فجوة الطاقة. ثم، باستناد إلى العلاقة الفيزيائية المتسلسلة 'فجوة الطاقة ~ العمق ~ معدل النفاذية'، يُدخل تكامل معدل النفاذية مع معدل التضاغط المؤلف من الميل اللاحق للديكسون الأول والتقريب الفرقي. في نفس الوقت، يتم حساب المتوسط ​​لمجموعة البكسل ذات الفجوة بين الطاقة الأقوى لتقدير الإضاءة الخلفية. وأخيرًا، يُعطى افتراض الصورة تحت الماء عكسياً لنموذج التصوير تحت الماء عن طريق إدخال خريطة النفاذية وضوء الخلفية ، مما يؤدي إلى استعادة الصورة بألوان طبيعية وتفاصيل واضحة. تجارب الجودة والكمية على مجموعة بيانات الصور تحت الماء الحقيقية UIEB و UCCS تظهر أن النموذج المقدم يحقق الأداء الأمثل في مؤشرات الجودة الشاملة مثل UIQM و UCIQE و CCF و MWF ، ويعزز بشكل ملحوظ اعاده الألوان) والتباين ووضوح التفاصيل. تظهر التجارب التطبيقية أن عدد نقاط الكشف الرئيسية في الصور المستعادة يزيد بشكل ملحوظ ، وتكون التعبيرات الحادة للحافة أكثر اتساقًا، و تعبيرات حواف الأهداف في نتائج القطع أكثر وضوحًا ومعدل الكشف الخاطئ منخفض. يمكن أن يكون هذا النموذج متكيفًا مع البيئات المائية المختلفة ، ويعيد الصور تحت الماء بألوان حقيقية وتفاصيل واضحة ، مما يوفر دعمًا للبيانات الأولية الموثوقة للمهام البصرية تحت الماء اللاحقة.

استعادة صور تحت الماء ؛ تحسين صور ذات جودة منخفضة ؛ توقعات الطاقة المتوسطة الضعيفة ؛ تقدير خريطة النفاذية ؛ تقدير ضوء الخلفية