水中での選択的な吸収と多重散乱による、水中画像の低コントラスト、深刻な色収差、詳細のぼやけなどの劣化現象に対し、平均強度差先行駆動型の水中画像復元モデルを提案する。まず、並行して局所ウィンドウ内の「青〜緑、赤」と「緑〜青、赤」の2つの枝分かれの平均強度差を計算し、その平均値を取り、ノイズに強い三チャネル結合減衰先行を構築し、強度差を推定する。その後、「強度差〜被写界深度〜透過率」の鎖状物理関係に基づき、適応的斜率の指数マッピングを導入し、1次テーラー展開と差分近似を組み合わせ、正確な三チャネル透過度を推定する。同時に強度差が最大のピクセル集合の平均を計算し、背景光を推定する。最後に、透過度の逆解を水中画像モデルに代入し、自然な色彩、詳細な画像復元を実現する。実際の水中画像データセットUIEBおよびUCCSでの定性的および定量的実験結果は、提供されたモデルがUIQM、UCIQE、CCF、MWFなどの指標で総合最適な得点を記録し、色彩の復元度、コントラスト、詳細度を著しく向上させることを示す。応用実験結果は、復元画像の重要な点検出数が著しく増加し、エッジ表現がより一貫し、クリアになり、分割結果の目標境界がより鮮明で、誤検出率が低いことを示す。このモデルはさまざまな水域環境に適応し、実在と細部の画像を復元し、水中ビジョン認識作業に信頼できるフロントエンドデータサポートを提供する。

水中画像復元;低品質画像強化;強度差先行;透過度推定;背景光推定