Mejorar las imágenes submarinas presenta un problema desafiante debido a la influencia de las corrientes oceánicas, la refracción, absorción y dispersión de la luz por partículas suspendidas, y la baja intensidad de iluminación. Recientemente, diferentes métodos han dependido del modelo de formación de imágenes submarinas y técnicas de aprendizaje profundo para restaurar imágenes submarinas. Sin embargo, tienden a degradar las imágenes submarinas, interfieren con el desorden del fondo y pierden los detalles de los límites de las regiones azules. En este trabajo se propone un algoritmo mejorado de fusión y mejora de imágenes basado en un canal oscuro previo basado en la teoría de grafos. Se logra el afilado de características de bordes de imágenes y la mejora de detalles oscuros mediante filtrado por homomorfismo en el espacio de color CIELab. En el espacio de color RGB, se utiliza el algoritmo de retinex multiescala con restauración de color (MSRCR) para mejorar la desviación del color y aumentar la saturación del color. El algoritmo de ecualización de histograma adaptativo de contraste limitado (CLAHE) desenfoca y mejora el contraste de la imagen. Finalmente, de acuerdo con las imágenes del canal oscuro de los tres resultados de procesamiento, la imagen mejorada final se obtiene mediante la fusión lineal de múltiples imágenes y canales. Los resultados experimentales demuestran la efectividad y practicidad del método propuesto en varios conjuntos de datos.