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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于深度技术的水下风格化图像生成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：CN115690247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211319197.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于深度技术的水下风格化图像生成方法是由兰诚栋;王智超设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度技术的水下风格化图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度技术的水下风格化图像生成方法，包括以下步骤：S1、利用图像处理技术对原始水下数据集进行数据扩充，扩大其数量规模，得到扩充后数据集；S2、预估扩充后数据集中水下图像所对应的深度图；S3、采用高斯低通滤波器对扩充后数据集中水下图像进行平滑处理，生成相应的光场图并获得水下场景中各像素点处的光强度信息；S4、在U‑net模型的基础上增加基于注意力机制的特征融合操作和批量归一化操作，构建改进后的U‑net模型；将原始水下图像和深度图输入改进后的U‑net模型，结合模型输出和光场图，得到水下风格化图像。该方法有利于生成更具真实性和多样性的水下风格化图像。

本发明授权一种基于深度技术的水下风格化图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度技术的水下风格化图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用图像处理技术对原始水下数据集进行数据扩充，扩大其数量规模，得到扩充后数据集； S2、预估扩充后数据集中水下图像所对应的深度图； S3、采用高斯低通滤波器对扩充后数据集中水下图像进行平滑处理，生成相应的光场图并获得水下场景中各像素点处的光强度信息； S4、在U‑net模型的基础上增加基于注意力机制的特征融合操作和批量归一化操作，构建改进后的U‑net模型；将原始水下图像和深度图输入改进后的U‑net模型，结合模型输出和光场图，得到水下风格化图像； 所述步骤S2中，预估扩充后数据集中水下图像所对应的深度图，具体实现方法为： 利用预训练的hourglass网络来预估深度图，并根据预估的深度信息和地面真实的深度信息之间的差异具有放缩不变性，通过放缩不变的损失函数来对hourglass网络进行联合优化，的计算式如下式所示：                      1其中，，和分别为深度数据损失项、多尺度的梯度匹配损失项和鲁棒的有序深度损失项，和为模型可自动学习的参数；设预测的深度图为，地面真实深度图为，则定义像素点i处的预估差值为；故深度数据损失项如下式所示：                  2其中，n表示深度图中像素点的个数；对于不同尺度下的深度图计算梯度匹配损失项如下式所示：                 3其中，k为尺度变换因子，x、y分别表示在像素点i处的横轴方向和纵轴方向； 有序深度损失项的表达式如下式所示：                4其中，为自动标记的有序深度关系变量，为常量，为图像中的一组像素点对。

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