La imaginería submarina juega un papel vital en el desarrollo y esfuerzos de conservación oceánica. Sin embargo, las imágenes submarinas a menudo sufren de aberración cromática y bajo contraste debido a la atenuación y dispersión de la luz visible en el complejo medio del agua. Para abordar estos problemas, proponemos una red de mejora de imágenes submarinas llamada CM-Net, que utiliza técnicas de mapeo de color para eliminar ruido y restaurar el brillo natural y los colores de las imágenes submarinas. Específicamente, CM-Net consta de una solución de tres pasos: mapeo de color adaptativo (ACM), mejora local (LE) y generación global (GG). Inspirado en los principios de mapeo de gama de colores, el ACM mejora la respuesta adaptativa de la red a regiones con una severa atenuación del color. ACM permite la corrección del tono azul-verde en las imágenes submarinas mediante la combinación de la teoría de constancia de color con el poder de las redes neuronales convolucionales. Para tener en cuenta la atenuación inconsistente en diferentes canales y regiones espaciales, diseñamos un módulo de refuerzo de múltiples cabezales (MHR) en el paso LE. El MHR mejora la atención de la red a los canales y regiones espaciales con una atenuación más pronunciada, mejorando aún más el contraste y la saturación. En comparación con los mejores modelos candidatos en los conjuntos de datos EUVP y UIEB, CM-Net mejora el PSNR en un 18.1% y 6.5% y el SSIM en un 5.9% y 13.3%, respectivamente. Al mismo tiempo, el CIEDE2000 disminuyó en un 25.6% y 1.3%.