河海大学;华能澜沧江水电股份有限公司;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院陈哲获国家专利权
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龙图腾网获悉河海大学;华能澜沧江水电股份有限公司;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利一种交叉知识嵌入学习的水下图像增强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：CN120125481B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510180453.5，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种交叉知识嵌入学习的水下图像增强方法是由陈哲;陈高卉;沈光泽;陈有勤;张静轩;张鹏;庞博慧;徐小坤;张浩江;彭欣欣;卢俊;熊成龙;何兴;段永杰;夏旭东;李庆岭;薄明辉;李玲;刘锦;陈恒江设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种交叉知识嵌入学习的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种交叉知识嵌入学习的水下图像增强方法，将水下图像的红通道知识、对比度知识和梯度知识三种交叉知识嵌入到深度学习模型中，基于多种知识的共同引导，提高深度学习模型对水下光学场景的适应性，综合解决水下成像过程中的波长选择性衰减和前、后向散射问题，有效提高水下图像的数据质量。
本发明授权一种交叉知识嵌入学习的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种交叉知识嵌入学习的水下图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、根据水下光传播的过程，构建水下成像模型，分析目标在水下成像过程中的光衰减机理； S2、根据水下成像过程中的光衰减机理，反演水下退化模型，获得当前水下图像的红通道知识、对比度知识和梯度知识； S3、设计红通道知识、对比度知识和梯度知识三种交叉知识嵌入的编码器-解码器深度学习网络，提出交叉知识引导模块，将交叉知识嵌入模型中，其中红通道知识嵌入到编码器模块，对比度知识嵌入到解码器模块，梯度知识作为损失函数训练网络模型； S4、通过水下图像数据库对S3所设计的编码器-解码器深度学习网络进行训练，直至收敛； S5、输入当前原始水下图像，输出增强水下图像结果。
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河海大学;华能澜沧江水电股份有限公司;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8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”。
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