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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于多尺度色彩补偿和自适应去模糊的水下图像复原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：CN119444629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411016978.7，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于多尺度色彩补偿和自适应去模糊的水下图像复原方法是由沈正祥;刘帅;陈鹏;瞿俊骁;王占山设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度色彩补偿和自适应去模糊的水下图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多尺度色彩补偿和自适应去模糊的水下图像复原方法，包括：输入原始水下图像，并根据光学特性建立水下图像的水下光学成像模型；采用基于多尺度色彩补偿算法，去除水下图像的颜色偏差，得到颜色校正后的图像；基于光学先验的二次层次搜索算法，估计水下图像的全局背景光；基于自适应暗通道算法，估计水下图像的透射率；根据建立的水下光学成像模型，结合获得的全局背景光、透射率和颜色校正后的图像，通过反变换获得复原水下图像。与现有技术相比，本发明能够有效校正水下图像的色彩偏差、增强图像对比度，并且能够应对不同退化程度的水下场景，具有较强的泛化能力。

本发明授权一种基于多尺度色彩补偿和自适应去模糊的水下图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度色彩补偿和自适应去模糊的水下图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入原始水下图像，并根据光学特性建立水下图像的水下光学成像模型； S2、采用基于多尺度色彩补偿算法，去除水下图像的颜色偏差，得到颜色校正后的图像； S3、基于光学先验的二次层次搜索算法，估计水下图像的全局背景光； S4、基于自适应暗通道算法，估计水下图像的透射率； S5、根据建立的水下光学成像模型，结合获得的全局背景光、透射率和颜色校正后的图像，通过反变换获得复原水下图像； 步骤S1中建立的水下光学成像模型为： Icx＝Jcxtcx+Acx1-tcx,c∈{r,g,b} 其中，x表示一个像素，Icx为观察到的图像，Jcx为恢复的图像，Acx为全局背景光，tcx∈[0,1]表示透射率，c为r、g、b红绿蓝三个颜色通道之一； 步骤S2包括以下步骤： S21、将原始水下图像分解为r、g和b三个颜色通道，并计算每个颜色通道的总像素均值，根据总像素均值的数值大小，重定义得到大颜色通道、中间颜色通道和小颜色通道； S22、基于多尺度色彩补偿算法，分别针对大颜色通道、中间颜色通道和小颜色通道进行补偿，得到颜色校正后的图像； 步骤S21中计算颜色通道的总像素均值的公式为： 其中，H和W表示输入图像的高和宽； 根据总像素均值重定义的三个颜色通道，总像素均值最大的为Il，中间的为Im，最小的为Is； 步骤S22的具体过程为： 对于大颜色通道Il，采用线性传输来增加其动态范围，表示为： 其中，Il'为校正后的大颜色通道，和分别为大颜色通道的最大像素值和最小像素值； 对于中间颜色通道Im，补偿过程表示为： 其中，I'm为校正后的中间颜色通道，和表示Il和Im通道的平均值； 对于衰减最严重的小颜色通道Is，补偿过程表示为： 其中，Is'为校正后的小颜色通道，表示小颜色通道的平均值； 步骤S3具体包括以下步骤： S31、采用层次搜索技术将颜色校正后的水下图像划分为四个矩形区域，并选择其中亮度最高的区域； S32、然后对所选的高亮度区域进行二次层次搜索，选择模糊度最高的区域； S33、将两次层次搜索得到的区域作为背景光候选区域，计算背景光候选区域的暗通道图，将暗通道图中的像素值从大到小排序，选择排在前0.1％的像素点对应的原始图像像素点作为候选像素点； 当图像的蓝色通道的平均值大于绿色通道的平均值时，在候选像素点中搜索蓝红色通道比最大的像素点作为全局背景光； 当图像的绿色通道的平均值大于蓝色通道的平均值时，则在候选像素点中搜索具有最大的绿色通道比的像素作为全局背景光； 步骤S31中区域亮度计算公式为： 所述步骤S32中区域模糊度计算公式为： 其中，n为一个区域内的像素总数，为亮像素的百分比，ε为可调参数,Sa,b表示一个sigmoid函数，s为常数； 步骤S4的具体过程为： 首先将红色通道的平均值与预设阈值σ的值进行比较，如果红色通道的平均值小于σ，则透射率表示为： 如果红色通道的平均值大于σ，则首先通过水下暗通道算法得到红色通道的透射率，表示为： 然后引入绿红通道与蓝红通道的衰减系数比来表示绿色和蓝色通道的传输，表示为： 其中，和分别为绿红通道与蓝红通道之间的衰减系数的比值。

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