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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语义与扩散双先验的水下图像复原预训练-微调方法、系统及介质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：CN120852238B 。

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：202510938711.1，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于语义与扩散双先验的水下图像复原预训练-微调方法、系统及介质是由王兴梅;张天姿;刘子健;杨东梅;张万松设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义与扩散双先验的水下图像复原预训练-微调方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义与扩散双先验的水下图像复原预训练‑微调方法、系统及介质，具体方法：构建含浅层深层特征提取及双任务重建模块的基础预训练网络；采用多退化模式盲退化策略构建预训练数据集，训练模型提取泛化性视觉特征；通过嵌入适配器模块，在UIEB数据集上以渐进解冻策略微调模型，学习水下特有的光照衰减、色偏分布和散射效应，实现跨域知识迁移；针对去噪与超分辨率任务嵌入语义先验模块，融合SAM生成的语义掩码强化图像结构理解；针对超分辨率任务引入扩散先验模块，发挥扩散模型在复杂图像生成任务中的优势，为水下图像复原模型提供精细的噪声建模和细节重建能力。本发明具有维持色彩平衡、复原图像细节真实细腻等优点。

本发明授权一种基于语义与扩散双先验的水下图像复原预训练-微调方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于语义与扩散双先验的水下图像复原预训练-微调方法，其特征在于：具体步骤如下： 步骤1：采用盲退化策略构建预训练数据集进行预训练；构建包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块和图像重建模块的基础预训练网络；获取的普适性高质量原始图像集经过盲退化操作生成训练数据集，利用训练数据集和普适性高质量原始图像集训练所述的基础预训练网络；所述图像重建模块包括并行的去噪任务和超分辨率任务； 步骤2：利用适配器-微调方法在水下图像数据集上优化深层特征提取模块；适配器-微调方法在深层特征提取模块中嵌入适配器，并利用采集的低质量水下图像数据集ILQ_water通过渐进式解冻的多阶段微调策略对适配器的参数进行微调，以此优化了步骤1训练后的基础预训练网络中的深层特征提取模块； 步骤3：针对去噪任务与超分辨率任务引入语义先验模块；在所述适配器后嵌入语义先验模块，利用SAM模型对数据集ILQ_water中的每张图像生成对应的语义分割掩码M，通过SPTUnit融合步骤2优化后的深层特征提取模块所提取的深层特征、语义分割掩码M以及SAM先验表示，得到特征图Fin，利用Fin在基础预训练网络中的图像重建模块得到最终的高质量去噪水下图像结果IHQ_wdn，以及超分辨率高质量水下图像IHQ1_wsr2、IHQ1_wsr4； 步骤4：针对超分辨率任务进一步引入扩散先验模块；采用由可训练的VAE编码器Eθ、经过微调的扩散网络εθ和固定的VAE解码器Dθ组成的预训练扩散模型Gθ；在所述Eθ和εθ中引入可训练的LoRA层，并通过采集的水下图像数据集对模型Gθ的参数进行微调；将IHQ1_wsr2、IHQ1_wsr4输入到微调后的模型Gθ中，通过文本提示词提取器DAPE生成图像嵌入，驱动单步潜空间去噪生成最终超分辨率高质量水下图像IHQ2_wsr2、IHQ2_wsr4。

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