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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于数据迁移与频域解耦的水下裂缝图像增强方法及系统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：CN120525757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511012860.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于数据迁移与频域解耦的水下裂缝图像增强方法及系统是由林川;刘荣锋;林威伟;潘敏敏;徐婷茹;卢烨金;杨奕婧;苏燕设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据迁移与频域解耦的水下裂缝图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数据迁移与频域解耦的水下裂缝图像增强方法及系统，属于水下裂缝图像增强技术领域。所述方法，包括：构建海洋图像源域数据集D s 与水下裂缝目标域数据集D t ；训练基于Transformer架构的条件扩散模型，通过海洋图像源域数据集训练基于Transformer架构的条件扩散模型学习水下光学退化与清晰图像间的隐式映射关系；将训练好的基于Transformer架构的条件扩散模型通过迁移学习框架应用于目标域，通过跨域特征传递实现水下裂缝图像增强，对增强后的水下裂缝图像中的频域信号进行分解与重建，进一步增强水下裂缝图像中的裂缝信息，得到最终增强的水下裂缝图像。本发明能够有效解决水下图像模糊、低对比度及样本不足的问题。

本发明授权基于数据迁移与频域解耦的水下裂缝图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据迁移与频域解耦的水下裂缝图像增强方法，其特征在于，包括： S1、多源数据集构建：构建海洋图像源域数据集Ds与水下裂缝目标域数据集Dt，海洋图像源域数据集包含配对的退化-清晰海洋图像，水下裂缝目标域数据集包含真实采集的水下裂缝图像，源域与目标域满足跨域数据差异； S2、条件扩散模型训练：训练基于Transformer架构的条件扩散模型，通过海洋图像源域数据集训练基于Transformer架构的条件扩散模型学习水下光学退化与清晰图像间的隐式映射关系，基于Transformer架构的条件扩散模型采用非均匀跳步采样策略加速推理过程； S3、跨域迁移增强：将训练好的基于Transformer架构的条件扩散模型通过迁移学习框架应用于目标域，通过跨域特征传递实现水下裂缝图像增强，其中模型在反向扩散过程中以原始裂缝图像为条件输入，逐步去除噪声并恢复图像细节，实现跨域水下裂缝图像增强，获取增强后的水下裂缝图像；具体包括： S3.1、数据预处理：对海洋图像源域数据集Ds与水下裂缝目标域数据集Dt中的图像统一执行分辨率调整和[-1,1]像素值归一化，将海洋水下图像增强作为源任务，水下裂缝图像增强作为目标任务； S3.2、将训练好的条件扩散模型迁移至目标域，利用特征对齐损失进行模型微调： 其中分别表示源域特征和目标域特征，为特征映射函数；为表示最 大均值差异； S3.3、在反向扩散过程中，以原始目标域水下裂缝图像为条件输入，逐步去噪并恢复 图像细节，生成增强后的水下裂缝图像； S4、浊度自适应频域解耦增强：进行浊度自适应的水下裂缝图像频域特征解耦，对步骤S3增强后的水下裂缝图像中的频域信号进行分解与重建，增强水下裂缝图像中的裂缝信息，实现水下裂缝图像双阶段增强，得到最终增强的水下裂缝图像；具体包括： S4.1、对步骤S3增强后的水下裂缝图像采用浊度自适应选择机制进行频域分解： 其中，表示基于小波基函数的离散小波变换，为快速傅里叶变换； 为当前水体浊度估计值，为浊度阈值，为经过频域分解后的裂缝图像，其中包括高 频分量HF与低频分量LF； S4.2、对分解后的高频分量HF进行自适应增强： 其中，为浊度相关增益系数，为浊度优化系数；为高斯平滑核， 用于抑制噪声放大； S4.3、通过离散小波逆变换IDWT或快速傅里叶逆变换FFT重建图像，得到最终增强的水 下裂缝图像。

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