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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种水下图像增强方法及装置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：CN117952849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410024732.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种水下图像增强方法及装置是由王员根;施小文设计研发完成，并于2024-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下图像增强方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种水下图像增强方法及装置，其方法包括基于DDPM模型，输入随机选取的训练集中的原始水下图像、每个时间步长下的噪声图像、以及在当前时间步长处对应的原始水下图像和噪声图像的差值，输出当前时间步长下加入的噪声，并设计输入参数的损失函数；当模型的输出值与均匀采样的当前时间步长下的噪声相比满足预设条件时，优化模型的网络参数；迭代训练模型直至损失函数收敛，获得目标模型；随机采样任一原始水下图像和任一高斯噪声，输入目标模型中，结合预设的降噪公式，预测得到上一时间步长的增强水下图像，迭代直至得到与采样的原始水下图像对应的真实清晰图像。本申请具有提高模型泛化能力的效果。

本发明授权一种水下图像增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤， 获取原始水下图像及其对应的真实清晰图像，构建不同批次的配对数据，形成训练集； 基于DDPM模型，输入随机选取的所述训练集中任一批次的配对数据中的所述原始水下图像、每个时间步长下的噪声图像、以及在当前时间步长处对应的所述原始水下图像和所述噪声图像的差值，训练所述DDPM模型，输出当前时间步长下加入的噪声，作为输出值，并设计输入参数的损失函数；所述DDPM模型的主网络架构基于Unet网络，所述Unet网络的输入端还连接有用于将从所述原始水下图像中提取的底层信息无缝集成到所述Unet网络的每一层中的内容补偿模块； 当所述DDPM模型的所述输出值与均匀采样的当前时间步长下的噪声相比满足预设条件时，优化所述DDPM模型的网络参数，完成一次训练，并判断所述损失函数是否收敛； 迭代训练所述DDPM模型直至所述损失函数收敛，此时将当前的所述DDPM模型作为目标模型； 随机采样任一原始水下图像和任一高斯噪声，输入所述目标模型中，结合预设的降噪公式，预测得到上一时间步长的增强水下图像，并将上一时间步长的增强水下图像作为所述降噪公式的下一轮输入结果，迭代直至得到与采样的原始水下图像对应的真实清晰图像。

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