물에 대한 선택적 흡수와 반복 산란으로 인한 수중 이미지의 저 대비, 심한 색상 편향 및 세부 사항 흐림 등의 퇴화 현상에 대해 평균 강도 차 선 구동 수준의 수중 이미지 복원 모델을 제안합니다. 먼저, 로컬 윈도우 내 "파란색~초록색, 빨간색" 및 "초록색~파란색, 빨간색" 두 가지 분기의 평균 강도 차를 병렬로 계산하고 평균값을 취하여 노이즈 강인한 삼채널 결합 감쇠 선 구동 전제를 구축하여 강도 차를 추정합니다. 그런 다음, "강도 차~초점 깊이~투과률" 연쇄 물리적 관계에 따라 적응 슬로프의 지수 매핑을 도입하고 일차 테일러 전개 및 차분 근사를 결합하여 삼채널 투과도를 정확하게 추정합니다. 동시에 강도 차가 최대인 픽셀 집합의 평균을 계산하여 배경 광을 추정합니다. 마지막으로, 수중 이미지 모델 반대로 복원하여 자연스러운 색상, 세부 사항이 분명한 이미지 복원을 구현합니다. 실제 수중 이미지 데이터 세트 UIEB 및 UCCS에서 양적 및 정성적 실험 결과는 제시된 모델이 UIQM, UCIQE, CCF, MWF 등의 지표에서 종합 최적 성적을 기록했으며 색상 복원, 대비 및 세부 훌륭 하 게 향상시킵니다. 응용 실험 결과는 복원 이미지의 핵심 포인트 감지 수가 중요하게 증가하고 가장자리 표현이 더욱 일관되고 명확 해지며 분할 결과 목표 경계가 더욱 선명하고 잘못된 감지율이 낮아진다는 것을 보여줍니다. 해당 모델은 다양한 물 환경에 적응하여 실제와 세부 이미지를 복원하여 수중 비전 지각 작업에 신뢰할 수있는 프런트 엔드 데이터 지원을 제공합니다.

수중 이미지 복원;저품질 이미지 향상;강도 차 선구;투과도 추정;배경 광 추정