تؤدي امتصاص الضوء وتشتيته بواسطة الشوائب المائية إلى تدهور جودة التصوير تحت الماء. تعاني التقنيات الحالية لتحسين الصور تحت الماء (UIE) المستندة إلى البيانات من نقص في وجود مجموعة بيانات كبيرة تحتوي على مشاهد مائية متنوعة وصور مرجعية عالية الدقة. بالإضافة إلى ذلك، لم يتم الأخذ بعين الاعتبار بشكل كامل التناقص غير المتسق في القنوات اللونية المختلفة والمناطق الفضائية لتعزيز الأداء. في هذا العمل، قمنا ببناء مجموعة بيانات صور كبيرة تحت الماء (LSUI) تتضمن 5004 زوج من الصور، وقدمنا شبكة تحويلية على شكل حرف U حيث تم تقديم نموذج التحويل لأول مرة في مهمة تحسين الصور تحت الماء (UIE). يتم دمج الشبكة التحويلية على شكل حرف U مع وحدة دمج الخصائص متعددة المقاييس حسب القنوات (CMSFFT) ووحدة نمذجة الخصائص العالمية حسب المساحة (SGFMT)، مما يعزز اهتمام الشبكة بالقنوات اللونية والمناطق الفضائية التي تعاني من تناقص أكثر خطورة. وفي الوقت نفسه، من أجل تحسين التباين والتشبع بشكل أكبر، تم تصميم دالة خسارة جديدة تجمع بين فضاءات الألوان RGB وLAB ولCH (LCH) بناءً على مبدأ الرؤية البشرية. أثبتت التجارب الواسعة على المجموعات المتاحة من البيانات الأداء الرائد للتقنية المعروضة بتفوق يزيد عن 2 ديسيبل.