수중 이미지에서 존재하는 색상 왜곡, 조명 불균일, 낮은 대비 및 세부 사항 흐림 등의 문제를 개선하기 위해 적응형 색상 보상 및 다중 스케일 융합 수중 이미지 향상 알고리즘을 제안하였다. 적응형 색상 보상 및 화이트 밸런스 알고리즘을 사용하여 이미지의 색상을 보정하고, 색상 보정된 이미지에 적응형 감마 보정을 적용하여 조명을 균일하게 만든다. 이후 조명이 균일한 이미지에 대해 적응형 레일리 히스토그램 스트레칭과 적응형 언샤프 마스크 처리를 각각 적용하여 대비가 향상된 이미지와 세부 사항이 강화된 이미지를 얻는다. 수중 이미지의 품질을 더욱 개선하기 위해 대비가 향상된 이미지와 세부 사항이 강화된 이미지를 비하향 샘플링 윤곽파 융합으로 합성한다. 실험 결과 이 알고리즘이 수중 이미지의 색상을 보정하고, 조명을 균일하게 하며, 이미지의 대비와 선명도를 향상시킬 수 있음을 보여준다. 이미지 평가 지표 PSNR, SSIM, IE, UCIQE의 평균 값이 원본 이미지에 비해 각각 43.52%, 58.65%, 12.5%, 32.13% 향상되어 수중 이미지 품질이 크게 향상되었다.

이미지 향상; 이미지 융합; 색상 보상; 화이트 밸런스; 감마 보정; 레일리 분포; 언샤프 마스크; 비하향 샘플링 윤곽파