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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种低光水下图像增强方法与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：CN119784643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411589587.4，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种低光水下图像增强方法与系统是由贾修一;曹菲媛设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低光水下图像增强方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低光水下图像增强方法与系统，包括构建低光水下图像数据集、构建低光水下图像增强网络模型，随后基于低光水下图像数据集对构建的低光水下图像增强网络模型进行训练，最后利用训练好的低光水下图像增强网络模型对低光水下图像测试样本进行预测，得到高质量的水下图像，并使用评价指标进行评价。本发明的方案采用基于深度学习的Retienx分解模块能够有效的缓解纯物理算法带来的特定场景限制，利用解码器特征模块利用全局光照特征模块能够在全局层面上促进编码层特征和解码层特征的信息交互，从而极大的提高了模型的修复能力，通过广泛的实验证明了本方法的有效性，且在真实的低光水下图像数据集上进行实验，可以得出本发明提出的方法具有较好性能的结论。

本发明授权一种低光水下图像增强方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种低光水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建低光水下图像数据集； 步骤2、构建低光水下图像增强网络模型，包括：深度Retinex分解模块、多个串联的特征编码器和特征解码器模块、以及特征融合模块； 所述低光水下图像增强网络模型进行低光水下图像增强的过程为： 首先输入低分辨率暗光图像，基于深度Retinex分解模块进行光源分解，获取分解后的反射光分量和照明光分量： 对输入的低光水下图像进行拼接从而升维，得到初始分解特征，接着通过9*9卷积操作进行特征增强，然后通过5组3*3卷积和Relu激活函数进行特征增强和提取，最后对得到的特征进行切分形成反射光分量和照明光分量： ； 其中，是输入的低光水下图像，将两个向量在通道维度进行连接，和是卷积操作，是激活函数，是对特征进行切割操作，是反射分量，是照明光分量； 对照明光分量进行特征提取后融合输入图像得到初始特征图，对初始特征图经过多个串联的特征编码器和特征解码器处理后融合反射光分量，得到增强后的深度特征图； 最后基于特征融合模块对深度特征图进行融合，得到高质量的水下图像； 步骤3、基于低光水下图像数据集对构建的低光水下图像增强网络模型进行训练； 步骤4、利用训练好的低光水下图像增强网络模型对低光水下图像测试样本进行预测，得到高质量的水下图像，并使用评价指标进行评价。

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