要進一步提升PDCFNet在極端水下場景下的增強效果，可以考慮以下幾個方向：
多尺度特徵提取：在高濁度和低光照的環境中，物體的細節可能會被嚴重遮蔽。通過引入多尺度特徵提取模塊，可以捕捉不同尺度下的特徵，從而更好地恢復細節。這可以通過在PDCFNet中增加不同大小的卷積核來實現，從而提取更豐富的上下文信息。
自適應增強策略：根據水下影像的具體特徵（如光照強度、顏色分佈等），設計自適應的增強策略。這可以通過引入注意力機制來實現，根據影像的不同區域自動調整增強強度，特別是在低光照區域。
數據增強技術：在訓練過程中，使用數據增強技術來模擬極端水下場景，例如隨機添加噪聲、模糊或改變顏色飽和度。這樣可以提高模型的魯棒性，使其在面對高濁度和低光照的影像時表現更佳。
結合物理模型：將物理模型與深度學習方法結合，利用水下光學特性（如光的吸收和散射）來指導增強過程。這可以幫助模型更好地理解水下環境的特性，從而提高增強效果。