La descomposición de wavelet es fundamental para el procesamiento de imágenes submarinas, conocida por su capacidad para analizar características de imagen en múltiples escalas en los dominios de frecuencia y espaciales. En este documento, proponemos una nueva wavelet de spline especial cúbica biortogonal (BCS-SW), basada en el método de construcción de wavelet de Cohen-Daubechies-Feauveau (CDF) y el algoritmo de spline especial cúbica. BCS-SW tiene mejores propiedades en soporte compacto, simetría y características en el dominio de frecuencia. Además, proponemos una red de K capas (KLN) basada en el BCS-SW para mejorar imágenes submarinas. El KLN realiza una descomposición de wavelet de K capas en imágenes submarinas para extraer varias características de dominio de frecuencia en múltiples frecuencias, y cada capa de descomposición tiene una capa de convolución correspondiente a su tamaño espacial. Este diseño garantiza que el KLN pueda entender las características de dominio espacial y de frecuencia de la imagen al mismo tiempo, proporcionando características más ricas para reconstruir la imagen mejorada. Los resultados experimentales muestran que la propuesta BCS-SW y el algoritmo KLN tienen un mejor efecto de mejora de imagen que algunos algoritmos existentes.