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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利一种基于耦合退化处理的水下图像质量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：CN119579432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411670386.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于耦合退化处理的水下图像质量增强方法是由叶涛;任宏彬;陈浩然;陶鸿景设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于耦合退化处理的水下图像质量增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于耦合退化处理的水下图像质量增强方法，包括：获取水下图像数据集；构建联合退化处理模型，将所述水下图像数据集输入所述联合退化处理模型进行训练，获得训练好的联合退化处理模型；获取待测水下图像，输入所述训练好的联合退化处理模型进行水下图像增强，获得目标水下质量增强图像。本发明解决了传统图像处理方法在面对复杂耦合退化问题时无法有效恢复图像质量的难题，实现水下机器人对环境的高效、准确感知，从而提升其运行安全性。

本发明授权一种基于耦合退化处理的水下图像质量增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于耦合退化处理的水下图像质量增强方法，其特征在于，包括： 获取水下图像数据集； 构建联合退化处理模型，将所述水下图像数据集输入所述联合退化处理模型进行训练，获得训练好的联合退化处理模型； 获取待测水下图像，输入所述训练好的联合退化处理模型进行水下图像增强，获得目标水下质量增强图像； 所述联合退化处理模型包括：联合特征提取模块、概率引导模块、特征后处理模块和水域平衡损失函数； 所述联合特征提取模块，用于通过多阶段级联设计，挖掘水下图像的潜在信息，提取耦合的潜在特征图； 所述概率引导模块，用于调整所述耦合的潜在特征图的统计属性，匹配训练与权重特征分布，输出特征； 所述特征后处理模块，用于采用灰度校正与边界增强策略，优化所述特征； 所述水域平衡损失函数，用于所述联合退化处理模型整个训练过程的约束； 所述联合特征提取模块包括：特征提取单元、第一基于指数线性单元的压缩与激励残差单元和上采样单元； 所述特征提取单元，用于对输入的水下图像进行非线性处理，提取初始水下图像特征； 所述第一基于指数线性单元的压缩与激励残差单元，用于根据所述初始水下图像特征通过动态权重分配和平滑非线性变换，增强所述耦合的潜在特征表示； 所述上采样单元，用于恢复所述耦合的潜在特征图的空间尺度； 所述概率引导模块包括：概率生成单元、自适应实例归一化单元和第二基于指数线性单元的压缩与激励残差单元； 所述概率生成单元，用于从恢复尺度后的耦合潜在特征图中提取所需的均值和标准差分布； 所述自适应实例归一化单元，用于使用目标风格图像的均值和方差来调整内容图像的特征图； 所述第二基于指数线性单元的压缩与激励残差单元，用于对所需的特征分布进行优化和动态调整； 所述水域平衡损失函数计算为： AnquBalanceLoss＝|ABLout-ABLin+λimp|2 其中，ABLout表示训练过程经过相关计算后输出图像的值；ABLin表示训练过程经过类似计算后输入图像的值；λimp表示偏差量；ABL表示图像的值；ABL由色彩指数、清晰度指数和对比度指数组成。

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