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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种由卷积网络引导模型映射的水下图像增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115035010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210637356.0，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种由卷积网络引导模型映射的水下图像增强方法是由赵寅森;高发荣;张启忠设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种由卷积网络引导模型映射的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种由卷积网络引导模型映射的水下图像增强方法，所述由卷积网络引导模型映射的水下图像增强方法包括以下步骤；步骤一：搭建水下图像增强网络结构；步骤二：利用深度稠密残差模块提取并融合不同层次的特征；步骤三：利用注意力机制关注具有代表性的特征通道。与现有技术相比的优点在于：本发明提出一种由卷积网络引导模型映射网络的水下图像增方法，在改进水下成像模型的帮助下，充分结合成像模型的水下场景理解能力和卷积网络的数据驱动能力，在实验结果中通过视觉感知比较和图像质量评价表明，该网络具有灵活的自适应调整能力，能够准确地对色彩校正。此外，注意力机制的引入能够突出主体的细节特征，进一步提高图像增强质量。

本发明授权一种由卷积网络引导模型映射的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种由卷积网络引导模型映射的水下图像增强方法，其特征在于：所述由卷积网络引导模型映射的水下图像增强方法包括以下步骤；S1、获取水下图像，检测图像的RGB通道的像素值，并且进行像素归一化得到图像Ix；S2、使用卷积神经网络对输入的RGB图像Ix进行特征提取，并预测特征传输预测图Kcx和Lcx；S3、将图像至模型映射的特征图Kcx和Lcx输送到改进水下成像模型中，生成增强后的图像Jx；S4、在训练引导时，我们使用多个损失函数组合的形式从色彩内容、感知信息以及色彩平滑方面引导训练；所述的改进水下成像模型包括；成像模型的映射具有水下先验知识的简单表达，比于单一使用深度网络，具有更好的泛化能力，并能有效地进行训练，以适应不同水下场景条件下的视觉调整；改进水下成像模型的表达式为Jcx＝KcxIcx-Kcx+Lcx 在该公式中，x表示像素点坐标，c表示颜色通道，Icx表示水下环境中相机拍摄的图片，Jcx表示物体本身的辐射光，即期望获得的清晰图像，tx表示直接传输和反向散射衰减系数，Bcx表示背景光，Kcx是一个依赖于输入图像的模型，Lcx为自适应的色彩补偿，消除水下背景的颜色偏差；所述的损失函数包括在lab空间中，调节a和b空间能平衡色彩而不改变亮度，颜色损失通过余弦相似度分别量化a和b空间的色彩，然后求和取均值获得颜色损失值，该损失函数鼓励生成的图像与参考图像中的颜色相匹配，颜色损失函数的表达式为 其中i表示一个像素，N表示涉及到的像素总数，此时N＝H×W，∠，表示两个像素点的余弦相似度值,下标a和b分别表示为a空间和b空间中的像素值。

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