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龙图腾网恭喜大连海事大学申请的专利一种面向UUV真实作业光照场景的水下图像清晰化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：CN116246154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202211635817.7，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种面向UUV真实作业光照场景的水下图像清晰化方法是由米泽田;张浩;李圆圆;王辉兵;付先平设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向UUV真实作业光照场景的水下图像清晰化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向UUV真实作业光照场景的水下图像清晰化方法，包括以下步骤：构建能够描述UUV作业光照场景的成像模型；合成带有单点光斑的水下图像数据集，并利用其训练清晰化网络模型；提出基于光斑径向梯度分布特性的损失函数，有效分离光晕层和光照分布均匀的低质水下图像；引入基于Retinex理论的网络对低质水下图像进行分解，得到照度图和反射图；最后，分别通过反射图恢复网络和亮度调节网络获得具有丰富色彩和细节的反射图以及亮度复原的照度图，二者融合后获得最终的清晰图像。本发明可以有效去除人工光源造成的非均匀光照问题，很好地复原图像的对比度和色彩信息，显著改善水下图像质量，在复杂的海洋环境中具有优异的鲁棒性、准确性和普适性。

本发明授权一种面向UUV真实作业光照场景的水下图像清晰化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向UUV真实作业光照场景的水下图像清晰化方法，其特征在于，包括以下步骤：构建用于描述UUV携带人工光源造成局部光斑亮度分布特性的水下成像模型；根据所述水下成像模型，在真实水下图像数据集上合成带有单点光斑的水下图像数据集；基于所述带有单点光斑的水下图像数据集训练水下图像清晰化网络模型，所述水下图像清晰化网络模型包括：光斑估计子网络，其用于对带有单点光斑的水下图像进行处理，引入具有径向梯度分布特性的损失函数，从而分解得到光晕层和光照分布均匀的低质水下图像，Retinex-Net分解子网络，其用于将所述低质水下图像分解为反射图和照度图，反射图恢复子网络，其用于对所述反射图进行增强处理，得到复原反射图，亮度调节子网络，其用于对所述照度图进行亮度调整，得到复原照度图；获取待处理的带有单点光斑的水下图像数据，将其输入训练后的水下图像清晰化网络模型，将所述水下图像清晰化网络模型输出的复原反射图和复原照度图进行逐像素相乘，从而输出清晰水下图像。

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