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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种用于严重颜色畸变水下图像的颜色恢复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：CN115456910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211215215.6，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权一种用于严重颜色畸变水下图像的颜色恢复方法是由邢文;曲思瑜;严浙平;周佳加;张勋设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于严重颜色畸变水下图像的颜色恢复方法在说明书摘要公布了：本发明一种用于严重颜色畸变水下图像的颜色恢复方法，属于水下图像增强领域；步骤1：水下图像的中间传输图像估计；步骤2：将水下图像与中间传输图像分别作为输入与标签进行编码解码网络自监督网络训练，训练完成后得到编码解码网络自监督网络的固定参数；步骤3：将步骤2编码解码网络自监督网络的固定参数插入到水下图像颜色恢复网络，进行训练。本发明方法能够在具有严重绿色色调的水下图像中，对绿色色调进行剔除，恢复水下图像的颜色且符合人的视觉感官；使用的水下图像更加符合实际情况，而且能保证快速性和准确性，因此更具有实际运用的意义和价值。

本发明授权一种用于严重颜色畸变水下图像的颜色恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种用于严重颜色畸变水下图像的颜色恢复方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：水下图像的中间传输图像估计； 步骤2：将水下图像与中间传输图像分别作为输入与标签进行编码解码网络自监督网络训练，训练完成后得到编码解码网络自监督网络的固定参数； 步骤3：将步骤2编码解码网络自监督网络的固定参数插入到水下图像颜色恢复网络，进行训练； 水下颜色恢复网络包括两个生成器与四个鉴别器：生成器G负责由水下图像生成陆地的图像，所述生成器G上部网络为固定参数的编码解码网络自监督网络，下部网络为中间层中加入三层深度可分离卷积的固定参数的编码解码网络自监督网络；生成器F负责由陆地图像生成水下图像，将负责鉴定是否为真实陆地图像的鉴别器与其辅助鉴别器命名为DY，负责鉴定是否为真实水下图像的鉴别器与其辅助鉴别器命名为DX，训练过程为： 步骤3.1：鉴别器的训练； 首先固定生成器参数，开放鉴别器参数，水下图像与陆地图像分别经过G与F生成假的陆地图像与假的水下图像，再将它们输入给DY与DX分别得到鉴定结果，将此结果都与标签‘假’做绝对值损失得到鉴别器的‘假’损失值；再将水下图像与陆地图像直接输入到DX与DY中得到鉴定结果，将此结果与标签‘真’做绝对值损失得到鉴别器的‘真’损失值；‘真’损失值与‘假’损失值相加即得到鉴别器的全部损失值，利用全部损失值更新鉴别器的参数，鉴别器训练完成； 步骤3.2：生成器的训练： 固定鉴别器参数，开放生成器参数，将水下图像与陆地图像输入至G和F生成假的陆地图像与假的水下图像，再将他们输入回F与G得到他们的还原图像，利用水下图像、陆地图像、假的陆地图像、假的水下图像以及他们的还原图像经过以下公式计算分别得到生成器的损失后对两个生成器的参数进行更新即完成了生成器G的训练； 其中，λ1＝1，λ2＝10，λ3＝9，λ4＝6e-9，λ5＝1e-6，λ6＝1e-7分别为各项损失的权重系数； 退化结构相似性损失的计算公式如下所示： 式中，x，y分别表示源域的水下图像与目标域的陆地图像，G，F分表正向生成器与反向生成器，μ与σ表示图像的均值和标准差； 步骤3.3：不断循环步骤3.1、3.2，直至鉴别器无法区分输入图像是真还是假，水下图像颜色恢复网络训练完成； 步骤4：将水下图像颜色恢复网络中的生成器G提取出来即可应用于水下图像颜色的恢复。

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