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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种高精度水下成像方法和装置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：CN114202472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202111388971.4，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种高精度水下成像方法和装置是由边丽蘅;李一鸣;李道钰;李璐;张军设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高精度水下成像方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高精度水下成像方法和装置，其中，该方法包括：构建场景辐射子网络，输入为采集的水下失真图像，输出为场景辐射图；从水下失真图像估计透射率图和背景光图，根据水下成像公式将场景辐射图、透射率图和背景光图合成模拟水下失真图像；基于水下失真图像，构建先验判别子网络，输入为场景辐射图，输出水下图像降质程度；基于水下图像降质程度，优化场景辐射子网络参数，以输出优化后的高精度场景辐射图。本发明针对利用深度学习解决水下成像问题时面临的水下图像没有真值的问题，避免了对于真值图的依赖，结合水下成像模型，利用一张水下失真图像恢复出清晰、高对比度以及颜色校正的水下图像。

本发明授权一种高精度水下成像方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种高精度水下成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，构建场景辐射子网络，输入为采集的水下失真图像，输出为场景辐射图；S2，从所述水下失真图像估计透射率图和背景光图，根据水下成像公式将所述场景辐射图、透射率图和所述背景光图合成模拟水下失真图像；S3，基于所述水下失真图像，构建先验判别子网络，输入为所述场景辐射图，输出水下图像降质程度；S4，基于所述水下图像降质程度，优化场景辐射子网络参数，以输出优化后的高精度场景辐射图；所述S1，包括：引入自注意力机制，并采用残差结构，所述输出为与所述输入相同大小的具有三通道的图像；其中，所述自注意力机制包含BN层、自注意力层以及ReLU层；所述S4，包括：建立损失函数，所述损失函数包括两部分，第一部分为场景辐射子网络的损失函数，第二部分为水下图像降质程度，基于所述损失函数，利用Adam梯度下降算法优化网络参数，使模拟水下失真图像趋近于采集的所述水下失真图像，并同时最小化水下图像降质程度；所述引入自注意力机制，并采用残差结构，所述输出为与所述输入相同大小的具有三通道的图像，包括：利用Non-local估计透射率图和背景光图将所述三通道的图像以水下物理成像公式的方式结合构建得到 所述损失函数，其中，第一个为： 第二个为： 其中，为图像的亮度，为图像的饱和度。

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