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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于颜色校正和多色空间拉伸两阶段网络水下图像增强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：CN119168894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411321821.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于颜色校正和多色空间拉伸两阶段网络水下图像增强法是由陈建军;杨宇杰;宋晶晶;王琦;杨习贝设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于颜色校正和多色空间拉伸两阶段网络水下图像增强法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于颜色校正和多色空间拉伸两阶段网络水下图像增强法，利用绿色通道对红色、蓝色通道补偿得到红、蓝色通道校正图，构建改进的U‑Net网络，输出红、蓝色通道权重映射；将红、蓝色通道校正图分别与对应的红、蓝色通道权重映射进行点积相乘，将红、蓝通道的动态补偿结果和绿色通道拼接成RGB空间颜色校正图像；将RGB空间颜色校正图像分别转为HSI空间和Lab色彩空间，再对HSI空间、Lab色彩空间和RGB空间分别直方图拉伸，最后将三种直方图拉伸后的图像均各自再转回RGB色彩空间，将转回RGB色彩空间的三幅图像拼接得到综合的输入图像；将综合的输入图像输入改进的U‑Net网络中再次训练输出增强后图像，能显著提升水下相机成像的分辨率和颜色校正的效果。

本发明授权基于颜色校正和多色空间拉伸两阶段网络水下图像增强法在权利要求书中公布了：1.一种基于颜色校正和多色空间拉伸两阶段网络水下图像增强法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：对彩色原始图像分别进行R，G，B通道分量的提取，利用绿色通道对红色通道和蓝色通道进行补偿，得到静态的红色通道校正图和蓝色通道校正图 步骤2：构建改进的U-Net网络，所述的改进的U-Net网络包括并行运算的混合卷积-自注意力特征提取模块、ASPP空洞空间金字塔池化层以及SFFusion选择性特征融合方式，将所述的彩色原始图像输入改进的U-Net网络，使用Adam优化器训练改进的U-Net网络，得到训练后的改进的U-Net网络，输出红色通道权重映射和蓝色通道权重映射； 步骤3：将所述的红色通道校正图、蓝色通道校正图分别与对应的红色通道权重映射和蓝色通道权重映射进行点积相乘，分别得到红、蓝通道的动态补偿结果，将所述的红、蓝通道的动态补偿结果以及绿色通道拼接，组成彩色的RGB空间颜色校正图像； 步骤4：先将所述的RGB空间颜色校正图像分别转为HSI空间和Lab色彩空间，再对HSI空间、Lab色彩空间以及RGB空间这三种颜色空间分别进行直方图拉伸，分别得到各自颜色空间的直方图拉伸后的图像，最后对这三种直方图拉伸后的图像均各自再转回RGB色彩空间，将所述的转回RGB色彩空间的三幅图像通过通道方向拼接合并，得到一个综合的输入图像； 步骤5：将所述的综合的输入图像输入所述的改进的U-Net网络中再次训练，输出增强后的图像。

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