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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种可逆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：CN115546060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211194801.7，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种可逆的水下图像增强方法是由李振波;李飞;李蔚然;李一鸣设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可逆的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开属于图像处理技术领域，特别涉及一种可逆的水下图像增强方法。包括构建输入数据集合；进行图像预处理；批量将图像输入InvUIE模型，执行正向操作，调用FGB模块生成潜在空间和高频噪声空间；调用IDS模块减小潜在空间分布差距；执行反向操作丢弃高频噪声，输出纯净图像；构建优化损失函数对模型进行训练并保存结果；对模型进行测试和评估。本发明所述UIE方法能够有效地重建退化区域，减少颜色偏差，获得高质量的视觉结果和SOTA定量指标，具有良好的泛化能力，能够指导单独的噪声分布和干净的图像分布，针对特定任务的模型，能够权衡准确性和计算资源，有效缓解因参数不足的导致不适用UIE的问题。

本发明授权一种可逆的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种可逆的水下图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 1结合现有水下图像数据集，构建输入数据集合； 2将训练图像块随机旋转并裁剪到256×256，进行图像预处理，并通过水平和垂直翻转来增加训练数据； 3执行InvUIE模型的正向操作，将退化图像x和参考图像y输入InvUIE模型中的基于流的生成器，生成潜在空间和高频噪声空间 4利用InvUIE模型中可逆降尺度块，通过有监督的方法来减小潜在空间之间和分布差距执行可逆降尺度块的正向操作，生成低分辨率的干净图像xl和噪声分布z； 5执行InvUIE模型的反向操作，丢弃高频噪声，进行图像重建，生成纯净图像xc； 6使用ADAM优化器，及所涉及的优化损失函数对构建好的模型进行训练，保留最后训练的模型权重及结果； 7使用训练好的模型对测试数据集进行模型测试并评价； 所述步骤3中基于流的生成器的执行步骤为： 利用压缩操作保持局部特征； 初始化数据依赖，重新缩放和偏差； 反转特征映射通道的顺序； 将输入分割成xa和xb，使用归一化网络和φ进行提取特征，将的输出与xb进行倍加，并与φ的输出相加得到x′b，连接xa与x′b获得输出特征， 正向操作为： 其中：xa，xb为分割后的输入特征图，x′b为输出特征图，其中和φ表示归一化网络； 利用可逆的1×1卷积，使模型具有稳定的泛化能力； 利用分割操作沿着逆路径的通道连接特征图； 为避免阻碍重建过程的噪声，丢弃高频噪声信号，在重建干净图像时，随机抽样归一化zc～N0,1分布，以替换反向操作中的下降部分，所述步骤5中InvUIE模型的反向操作为： 基于流的生成器的反向操作为： 其中：xa，xb为分割后的输入特征图，x′b为输出特征图，其中和φ表示归一化网络； 可逆降尺度块的反向操作为： xl＝x′l-ρxh,xh＝x′h-ξx′lμx′l 其中：xl为特征映射的低频表示，xh为特征映射的高频表示，x′l为中间的潜在特征空间，x′h为干净的潜在特征空间，ρ、μ、ξ为注意力机制的ResNet块。

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