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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利基于光线增强像素融合网络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：CN116091370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211010885.4，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于光线增强像素融合网络的水下图像增强方法是由颜佳泉;王一键;王传胜;李佐勇;冯慧斌设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光线增强像素融合网络的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于光线增强像素融合网络的水下图像增强方法。该方法首先提出了一种光线增强块LEB，它能无参考地增强图像色彩以突破传统深度学习方法的色彩局限性；然后，提出了一种像素融合子网络PFSubNet，它可以在特征融合前提供自适应特征权重功能，提升了模型的模型对图像雾化和高频区域的复原能力。大量的实验证实了本发明方法相对于现有方法的优越性。

本发明授权基于光线增强像素融合网络的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光线增强像素融合网络的水下图像增强方法，其特征在于，构建一种光线增强块，负责从原始图像中学习并获取特征映射图，并修复增强图像的色偏；构建一种像素融合子网络，提供自适应特征权重功能，并通过不同阶段特征映射图的融合来提升模型的感受野； 输入水下图像需先利用编码器进行特征提取以构建初始特征映射图，而后输入光线增强块；像素融合子网络输出的组合特征映射图，需采用解码器解析来获得清晰图像； 所述光线增强块由残差块和光线增强曲线构成，残差块的输入是编码器构建的初始特征映射图，光线增强曲线的输入是输入水下图像；所述光线增强曲线是一种单参数且可微的像素级高阶曲线，当阶数大于等于2时，用如下公式表示： 其中下标n表示阶数，x表示像素坐标，LEnx表示当前阶数的光线增强曲线，LEn-1x表示上一阶的光线增强曲线，是当前阶数所需学习的曲线参数映射，它控制着曲线的曲率，当阶数n为1时，公式1会退化为双参数形式，如下所示： LEIx；α＝Ix+αIx1-Ix2 其中Ix表示输入水下图像，α∈[-1,1]为曲线参数，它用于控制曲线大小和曝光程度； 所述像素融合子网络处理流程分为两个阶段： 第一阶段是使用像素注意机制来对不同级别的特征图进行自适应的权重分配，对于水下图像的高频和密集像素区域，像素注意机制会赋予更多的权重，具体地，来自三个不同级别的特征映射图Fl,Fh,Fm会先进行串联，然后，串联的特征映射图会传入全局平均池化GAP中，获取通道式张量，最后，通道式张量会传入像素融合子网络P来获取对应的权重因子Ml,Mh,Mm： Ml,Mh,Mm＝PGAPFl,Fh,Fm3 第二阶段是对三个不同级别的特征映射图Fl,Fh,Fm与公式3得到的权重因子Ml,Mh,Mm进行线性叠加以获取组合特征映射图Fo： Fo＝Ml*Fl+Mm*Fm+Mh*Fh8 得到组合特征映射图Fo后，解码器会将其解析以获得清晰图像。

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