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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于深度學習的水下圖像增強方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118822875B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411028794.2，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權一種基于深度學習的水下圖像增強方法是由周曉飛;李想;陳張平;佘青山;張繼勇設計研發完成，并于2024-07-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的水下圖像增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的水下圖像增強方法，該方法首先獲取水下圖片數據并進行預處理，將所有的圖片調整到統一大小再進行增強，得到輸入圖片。其次將輸入圖片同時輸入一個初級特征提取網絡和次級特征提取網絡，兩個網絡的輸出相加得到背景散射特征圖。然后輸入圖像與背景散射特征圖相加作為輸入特征圖，基于擴張卷積，提取得到直接傳輸特征圖。最后基于輸入圖像、背景散射特征圖和直接傳輸特征圖，通過物理模型合成模塊進行合成，得到增強圖像。本發明所使用的參數數量較少，減輕了計算負擔，能夠提升面對復雜低質量水下圖像時候的增強效果，準確完成水下圖像增強。

本發明授權一種基于深度學習的水下圖像增強方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的水下圖像增強方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1.獲取水下圖片數據并進行預處理，將所有的圖片調整到統一大小再進行增強，得到輸入圖片； 步驟2.背景散射特征圖的提取：將輸入圖片同時輸入一個初級特征提取網絡和次級特征提取網絡，兩個網絡的輸出相加得到背景散射特征圖； 步驟3.直接傳輸特征圖的提取：輸入圖像與背景散射特征圖相加作為輸入特征圖，基于擴張卷積，提取得到直接傳輸特征圖；具體實現過程如下： 步驟3.1、將輸入圖像與背景散射特征圖相加，作為輸入信息F； 步驟3.2、將F輸入四組3×3大小的卷積層，前三組是8通道擴張卷積，卷積核分別采用了1、2、5的擴張率；第四組卷積層則是3×3卷積，進行降維，得到3通道的特征圖G1； 步驟3.3、輸入信息F與特征圖G1相加，輸入七組3×3大小，8通道的卷積層，前六組是擴張卷積，并將特征圖G1通過跳躍連接至第四組卷積層之前；經第七組卷積層降維得到特征圖G2； 步驟3.4、將特征圖G1和特征圖G2相加的得到直接傳輸特征； 步驟4.基于輸入圖像、背景散射特征圖和直接傳輸特征圖，通過物理模型合成模塊進行合成，得到增強圖像； 物理模型合成模塊具體實現過程如下： 依據輸入的水下圖片生成一幅增強的圖像DCx： 其中環境光BC和直接傳輸參數分別為背景散射特征圖和直接傳輸特征圖，ICx為輸入圖片。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區白楊街道2號大街1158號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。