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龙图腾网获悉中国人民解放军32002部队申请的专利一种基于神经网络的水下降质图像偏振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：CN120031728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411995422.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于神经网络的水下降质图像偏振恢复方法是由李忠博;胡贝;谢永强;王小亮;翁伟兵设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的水下降质图像偏振恢复方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于神经网络的水下降质图像偏振恢复方法和系统，涉及水下图像复原领域。该方法首先通过偏振相机在真实水下环境中采集偏振图像，形成训练数据集。然后，设计了一个深度学习去散射网络，该网络基于偏振图像退化模型，采用包括通道注意力机制模块和密集残差模块在内的多个部分，以增强对多尺度特征的捕捉能力并提高网络的性能和训练效率。最终，通过结合偏振和强度信息设计了一种联合损失函数，用以指导网络的训练过程，确保恢复图像在偏振和强度两方面都达到最优。

本发明授权一种基于神经网络的水下降质图像偏振恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的水下降质图像偏振恢复方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、采集真实水环境中的偏振图像和强度图像，并经预处理后形成训练数据集；训练数据集中各数据样本的样本标签包括强度图像、偏振度图像和偏振角图像； 步骤S2、基于偏振图像退化模型构建去散射网络；其中，去散射网络包括依次连接的浅层特征提取模块、通道注意力机制模块、密集残差模块、全局特征融合模块以及重建模块； 步骤S3、将训练数据集中的样本依次输入去散射网络，以得到增强结果； 步骤S4、基于增强结果和样本标签，计算偏振和强度的联合损失函数值，进而根据联合损失函数进行反向传播计算去散射网络的梯度，进而得到优化后的去散射网络； 步骤S4中，联合损失函数L为：， 其中，表示经验值；Lcont表示强度损失，，表示经去散射网络增强的水下强度图像，表示清水环境下的强度图像，||.||2表示L2范数；Lpolar表示偏振损失，由偏振度损失和偏振角损失组成，即，DOLP和DOLPgt分别表示经去散射网络增强的偏振度图像以及清水中的偏振度图像，AOP和AOPgt分别表示经去散射网络增强的偏振角图像以及清水中的偏振角图像，α为权重因子； 步骤S5、将目标图像输入优化后的去散射网络，以得到恢复后图像。

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