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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于变换穆勒矩阵网络的偏振复原成像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：CN115965557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310055626.1，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权一种基于变换穆勒矩阵网络的偏振复原成像方法是由陈玉彬;王馨;高杰;王国臣;陈昱宸;宋甲艺;陈瑞品设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变换穆勒矩阵网络的偏振复原成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变换穆勒矩阵网络的偏振复原成像方法，包括以下步骤：步骤一、拍摄水下的目标物清晰的偏振图像与不同浑浊度下的目标物的偏振图像；步骤二、针对使用分焦平面偏振相机带来的空间分辨率损失，使用针对性的插值方法将水下的目标物清晰的偏振图像转化为水下的目标物清晰的强度图像，根据穆勒矩阵的思想，结合倒残差卷积结构和通道注意力机制构建了变换穆勒矩阵网络，在模拟的环境下建立数据集，充分利用图像的偏振信息，对网络进行训练以构建能够根据输入的有雾或浑浊偏振图像输出对应的变换穆勒矩阵的网络，使用该网络所输出的变换穆勒矩阵对图像进行修复可以取得不错的复原效果，且在多种环境下都能保持稳定的性能。

本发明授权一种基于变换穆勒矩阵网络的偏振复原成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变换穆勒矩阵网络的偏振复原成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、拍摄水下的目标物清晰的偏振图像与不同浑浊度下的目标物的偏振图像； 步骤二、针对使用分焦平面偏振相机带来的空间分辨率损失，使用针对性的插值方法将水下的目标物清晰的偏振图像转化为水下的目标物清晰的强度图像； 步骤三、根据变换穆勒矩阵的思想，构建倒残差卷积神经网络，整体的网络结构按照U形结构设计，特征图在输入后会先经过四个编码器，在编码器中包含倒残差偏振注意力通道模块以及一个下采样层，以提取特征，再通过四次解码器模块进行上采样，解码器模块同样包含倒残差偏振注意力通道模块以及一个上采样层，其中包含通道注意力模块用于提取来自不同通道的偏振形象，并赋予不同通道不同的权重；使用倒残差结构来减少高维信息在通过激活函数后带来的损失，使用了DW卷积和PW卷积模块用于减少网络的计算量，优化网络性能，网络的损失函数包含三个部分分别是边缘损失、内容损失、像素损失，总损失函数由边缘损失、内容损失、像素损失加权获得； 步骤四、对网络进行训练；使用步骤二中所处理的数据对步骤三所构建的倒残差卷积神经网络进行训练，训练后的倒残差卷积神经网络能够根据输入的有雾或浑浊偏振图像输出对应的修复穆勒矩阵； 步骤五、对图像进行复原；使用步骤四中训练后的倒残差卷积神经网络所输出的修复穆勒矩阵对有雾或浑浊的偏振图像进行修复，最终获得提升明显的复原图像。

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