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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于去噪扩散概率模型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：CN116883259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310615596.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于去噪扩散概率模型的水下图像增强方法是由管凤旭;张涵宇;路斯棋;杜雪;张勋;赖海涛设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于去噪扩散概率模型的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于去噪扩散概率模型的水下图像增强方法。在水下图像增强任务中，本方法有效地提高了水下图像的质量。本发明提出一种改进的去噪扩散概率模型，在成对的数据集上进行训练，利用两个标准U‑Net网络搭建了用于图像去噪过程的去噪网络和用于图像分布转换的转换网络，成功完成图像去噪以及数据分布变换功能，为提高增强图像质量，本发明提出一种用于增强过程中图像分布标准化的操作，实现对去噪网络以及分布转换网络输出的正确融合。最后，通过实验对比，在水下图象和低光照图像增强任务中，本方法实现了比现有其他方法更优秀的处理效果，获得了更好的视觉效果和评价指标。

本发明授权一种基于去噪扩散概率模型的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于去噪扩散概率模型的水下图像增强方法，其特征在于：步骤如下： 步骤一：确定网络所需要的训练集以及测试集；所述训练集包括SUID数据集中具有水下图像风格的退化图像、UIEB数据集中成对的水下图像以及非成对真实水下图像；测试集包括UIEB数据集中非成对真实水下图像、U45数据集中的绿色、蓝色退化以及雾化水下图像； 步骤二：对退化图像以及参考图像逐步添加噪声，获得加噪后的图像； 步骤三：将去噪扩散概率模型的网络结构改进为一种双U-Net网络，对两个网络输入不同的参数，完成去噪及数据分布转换两个功能； 使用双U-Net网络结构完成去噪以及数据分布转换两个过程；网络由去噪网络和分布转换网络构成，其中为时刻，为初始退化图像，为经过次加噪后的图像；去噪网络的作用是预测在扩散过程中时刻采样的随机噪声，简称为网络，分布转换网络的作用是完成时刻两个数据分布的拟合，简称网络； 两个网络均采用去噪扩散概率模型中标准的U-Net拓扑结构；使增强后的图像内容与输入图像一致，将作为先验条件喂入到网络；网络输入、时刻以及，输出噪声，网络输入噪声图像以及时刻，输出参考图像在时刻的噪声图像； 步骤四：完成对去噪网络以及分布转换网络的训练； 去噪网络的损失函数为： ； 其中，是时刻满足标准高斯分布的随机噪声； 分布转换网络的损失函数为： ； 其中，是参考图像在时刻的扩散结果； 步骤五：完成模型的推理过程，过程中的数据采样方法改进为更适合于双U-Net网络的分布融合采样方法，完成对单幅水下退化图像的增强。

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