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龙图腾网恭喜青岛理工大学申请的专利基于transformer网络的水下图像增强方法、系统、设备及介质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：CN119477778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202510051588.1，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权基于transformer网络的水下图像增强方法、系统、设备及介质是由吴则举;冀潘鑫;陈凯明;田舒文;赵浩然;张媛媛设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于transformer网络的水下图像增强方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理领域，公开了一种基于transformer网络的水下图像增强方法、系统、设备及介质，方法包括构建增强网络并训练，获取浅层特征图像并馈入第N‑1层编码模块，获得深层特征图像；将第N‑1层编码模块的输出图像与第N层解码模块的输出图像通过第N‑1层特征融合模块融合，输入第N‑1层解码模块后输出残差图像；特征融合模块用于获取对应层编码模块输出图像的概率图，将概率图与上一层解码模块的输出图像进行初步融合，将第N‑1层编码模块输出图像与融合结果进行通道维度的融合；将残差图像与输入图像逐元素相加，获得增强后的水下图像。本申请可以有效解决水下图像存在的颜色偏差、对比度差、复杂场景下增强效果有限等问题。

本发明授权基于transformer网络的水下图像增强方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于transformer网络的水下图像增强方法，其特征在于，构建基于transformer网络的水下图像增强网络并训练，所述基于transformer网络的水下图像增强网络采用编码器-解码器架构，包括N层编码模块、N层解码模块和N层特征融合模块，构建所述增强网络包括如下步骤：步骤S1，获取输入图像的浅层特征图像，所述输入图像为待增强的水下图像；步骤S2，将所述浅层特征图像馈入编码模块中，以获得深层特征图像；步骤S3，将第N-1层所述编码模块的输出图像与第N层解码模块的输出图像通过第N-1层特征融合模块融合，以作为第N-1层所述解码模块的输入图像，所述第N-1层所述解码模块输出残差图像；N层所述编码模块中由N个conv-transformer模块依次连接，N层所述解码模块中由N个conv-transformer模块依次连接，N是大于1的整数；第N-1层特征融合模块，用于获取第N-1层所述编码模块输出图像的概率图，将所述概率图与上一层解码模块的输出图像乘积加权进行初步融合，将第N-1层编码模块输出图像与初步融合后的结果进行通道维度的融合；所述conv-transformer模块用于对输入的图像特征，进行深度特征提取，以获得深层特征图像；所述conv-transformer模块分别在通道维度分支和空间维度分支进行提取，根据两个维度分支的提取结果进行融合后输出；所述第N-1层特征融合模块将第N-1层编码模块中的conv-transformer模块输出的图像与第N层解码模块中的conv-transformer模块输出图像进行特征融合；步骤S4，将步骤S3中输出的所述残差图像与步骤S1中获取的所述输入图像逐元素相加，获得增强后的水下图像。

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