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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利融合深度学习和传统图像增强技术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：CN114757863B 。

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：202210395296.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权融合深度学习和传统图像增强技术的水下图像增强方法是由石争浩;王永丽;周昭润设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合深度学习和传统图像增强技术的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合深度学习和传统图像增强技术的水下图像增强方法，首先，分析了输入的水下图像各通道与其对应自然图像的平均值差，从差异就可以看出红色通道需要补偿，绿色通道需要衰减。所以颜色补偿是利用注意力引导的残差网络对输入的水下图像的R通道和G通道执行的，该策略的动机是观察到大多数水下图像都由相对单一且均匀的颜色分布组成的。针对场景对比度增强和场景去模糊，开发了多尺度卷积神经网络，其中引入了CLAHE限制对比度自适应直方图均衡和Gamma校正算法作为补充来处理复杂和多变的水下成像环境。实验结果表明本发明的水下图像增强方法取得的效果是比较好的。

本发明授权融合深度学习和传统图像增强技术的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.融合深度学习和传统图像增强技术的水下图像增强方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1，输入由cycleGAN合成的水下图像数据集，该图像数据集包括成对的退化的水下图像和清晰的水下图像，将图像数据集划分为训练集和测试集；步骤2，对步骤1所得的训练集和测试集进行预处理；步骤3，对步骤1图像数据集中成对的退化的水下图像和清晰的水下图像之间的均值差进行分析；所述步骤3的具体过程为：根据成对的退化的水下图像和清晰的水下图像之间的均值差绘制出三通道的均值差图；所述三通道为：红通道meandifferenceR、绿通道meandifferenceG、蓝通道meandifferenceB；红通道的均值差均在0以上，说明自然水下图像的均值大于退化的水下图像的均值，因此要对水下图像的红通道进行补偿；绿通道的均值差均在0以下，说明自然水下图像的均值小于退化的水下图像的均值，因此需要对水下图像的绿通道进行衰减；蓝通道的均值差均在0附近上下波动，因此对蓝通道进行增强操作；步骤4，基于步骤3的分析结果，构建水下图像的增强网络模型；所述步骤4的具体过程为：步骤4.1，将卷积操作、实例归一化和激活函数ReLU组合为一个卷积层： （1）；步骤4.2，利用深度学习技术构建颜色校正网络模型；步骤4.3，构建由注意力引导的红通道颜色补偿模块；步骤4.4，构建蓝通道网络模型；步骤4.5，构建由注意力引导的绿通道颜色衰减模块；步骤4.6，将步骤4.3~4.5中所得结果进行通道拼接，输出校正后的水下图像；步骤4.7，构建一个由多尺度卷积组成的对比度增强子网，对步骤4.6所得图像进行处理，输出增强后的水下图像；步骤5，采用步骤2预处理后的训练集对步骤4构建的网络模型进行训练，得到最优的增强网络模型；步骤6，将步骤2预处理后的测试集放入步骤5训练好的增强网络模型中，输出增强后的水下图像。

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