买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于径向梯度迭代网络的水下光晕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：CN119180760B 。

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：202411242548.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于径向梯度迭代网络的水下光晕图像清晰化方法是由王辉兵;魏玉琳;姜帅勇;李昱东;米泽田;付先平设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于径向梯度迭代网络的水下光晕图像清晰化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于径向梯度迭代网络的水下光晕图像清晰化方法，属于水下图像处理技术领域，主要包括：构建基于径向梯度迭代网络的水下光晕图像清晰化模型，包括光晕提取网络和增强网络；基于第一模型训练数据集对所述光晕提取网络进行训练，训练时基于径向梯度约束迭代权重正则化构建损失函数指导提取光晕图；基于第二模型训练数据集对所述增强网络进行训练；获取待处理的水下光晕图像，将所述待处理的水下光晕图像输入基于径向梯度迭代网络的水下光晕图像清晰化模型，从而获取清晰的水下图像。本发明可有效去除人工强光源带来的光晕效应，降低其对后续计算机视觉任务带来的严重干扰，并显著提升水下图像质量。

本发明授权一种基于径向梯度迭代网络的水下光晕图像清晰化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于径向梯度迭代网络的水下光晕图像清晰化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建基于径向梯度迭代网络的水下光晕图像清晰化模型，所述基于径向梯度迭代网络的水下光晕图像清晰化模型包括光晕提取网络和增强网络，所述光晕提取网络用于将带有光晕的水下图像分解为光晕图和低质水下图像的像素乘积，所述增强网络用于对光晕提取网络输出的低质水下图像进行增强； S2、构建第一模型训练数据集，所述第一模型训练数据集包括带有光晕的水下图像和真实的光晕层； S3、基于第一模型训练数据集对所述光晕提取网络进行训练，训练时基于径向梯度约束迭代权重正则化构建损失函数指导提取光晕图，包括构建以下损失函数指导模型训练： s2＝ps1p-1 其中，代表真实光晕的径向梯度，代表第k次迭代所求水下光晕图像中光晕的径向梯度，vgt代表生成的光晕，vlow代表水下光晕图像求出来的光晕，λ代表控制不同项重要性的常量系数，p是代表约束系数； S4、构建第二模型训练数据集，所述第二模型训练数据集包括光晕提取网络输出的低质水下图像和清晰的水下图像； S5、基于所述第二模型训练数据集对所述增强网络进行训练，训练时计算增强网络输出的图像与清晰的水下图像间的损失值，根据所述损失值进行误差反向传播，对增强子网络的权重进行更新； S6、获取待处理的水下光晕图像，将所述待处理的水下光晕图像输入基于径向梯度迭代网络的水下光晕图像清晰化模型，从而获取清晰的水下图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。