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龙图腾网获悉深圳北理莫斯科大学申请的专利一种基于金字塔网络的水下图像动态增强方法及应用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：CN119599924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411740672.6，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于金字塔网络的水下图像动态增强方法及应用是由王志华;姜文超;易圣辉;谭颖晴设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于金字塔网络的水下图像动态增强方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及对水下图像进行增强处理的技术领域，尤其是涉及一种基于金字塔网络的水下图像动态增强方法及应用，包括：将输入水下图像分解为分层图像组；使用确定性颜色映射网络，把低频层输入图像转换为低频层输出图像；使用双卷积注意力模块，得到增强的输入特征；使用分组扩张前馈网络，得到逐像素掩码；把增强的输入特征与步逐像素掩码，进行运算，得到高频分量；使用拉普拉斯金字塔网络，对低频层输出图像与高频分量进行重构，得到增强后的输出水下图像。综上所述，可对水下图像进行动态增强，有较强的适应性，适用多种水体，能有效校正颜色失真，抑制噪声引入，且能保留更多的图像细节，使水下图像具有更好的可视性，更高的识别度。

本发明授权一种基于金字塔网络的水下图像动态增强方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于金字塔网络的水下图像动态增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，首先将初始的输入水下图像，使用拉普拉斯金字塔网络分解为一共L层的分层图像组，其中第L层为低频层输入图像，第1层至第L-1层为一组高频层输入图像组； 步骤2，使用确定性颜色映射网络，对低频层输入图像进行颜色校正和光照补偿处理，使其转换为低频层输出图像； 步骤3，使用双卷积注意力模块，对第n层的输入图像进行输入特征的提取与增强操作，得到输入图像增强后的输入特征Dn； 步骤4，使用分组扩张前馈网络，对第n+1层的输出图像进行输出特征的细化操作，得到输出图像细化操作后的逐像素掩码Mn+1； 步骤5，把步骤3中第n层输入图像增强后的输入特征，与步骤4中第n+1层输出图像细化操作后的逐像素掩码，进行运算操作，得到第n层的高频层输出图像的高频分量hn； 步骤6，对步骤3、步骤4和步骤5进行重复操作，重复L-1次后，得到一组高频分量集HF，HF=[hL-1,…,hn+1,hn,…,h2,h1]； 步骤7，使用拉普拉斯金字塔网络，对低频层输出图像与高频分量集HF，进行重构，得到增强后的输出水下图像； 在步骤2中，所述确定性颜色映射网络，通过投影矩阵Pk，3将低频层输入图像嵌入k维向量空间，使用颜色映射矩阵Tk，k进行颜色调整，并通过投影矩阵Q3，k转换回RGB颜色空间，所述颜色映射矩阵Tk，k根据输入水下图像的特征自适应调整； 在步骤3中，所述双卷积注意力模块，通过两个卷积层提取输入图像的输入特征，并使用LeakyReLU激活函数进行非线性激活； 在步骤4中，所述分组扩张前馈网络，包括多块级联的分组扩张前馈网络，通过残差连接和通道注意模块进行特征细化。

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