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龙图腾网获悉铁科检测有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利一种铁路桥梁结构水下图像增强与色彩校正方法及系统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：CN121258799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511833055.5，技术领域涉及：G06T5/40；该发明授权一种铁路桥梁结构水下图像增强与色彩校正方法及系统是由张勇;郑佳怡;袁慕策;严国兵;梁志广;宋楠;胡在良;李林杰;苏力;王凯;赵林政;郭宇良设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铁路桥梁结构水下图像增强与色彩校正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种铁路桥梁结构水下图像增强与色彩校正方法，基于结合直方图均衡化的多尺度视网膜增强与色彩恢复算法，通过多模块协同处理，实现细节增强、对比度提升与色彩校正的一体化优化，包括：S1，获取铁路桥梁结构的水下图像并对所述铁路桥梁结构的水下图像进行多尺度分解和融合获得多尺度分解和融合图像；S2，对所述多尺度分解和融合图像进行直方图均衡化融合；S3，基于水下光衰减物理模型对经过所述均衡化的直方图中的反射分量进行色彩恢复、补偿与校正；S4，进行动态尺度选择，从而根据图像本身的浑浊度指标，自适应调整S1步骤中多尺度分解和融合的权重；S5，进行光斑抑制处理。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质。

本发明授权一种铁路桥梁结构水下图像增强与色彩校正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种铁路桥梁结构水下图像增强与色彩校正方法，基于结合直方图均衡化的多尺度视网膜增强与色彩恢复算法，通过多模块协同处理，实现细节增强、对比度提升与色彩校正的一体化优化，其特征在于，包括： S1，获取铁路桥梁结构的水下图像并对所述铁路桥梁结构的水下图像进行多尺度分解和融合获得多尺度分解和融合图像； S2，对所述多尺度分解和融合图像进行直方图均衡化融合； S3，基于水下光衰减物理模型对经过所述均衡化的直方图中的反射分量进行色彩恢复、补偿与校正； 所述S1包括： S11，获取铁路桥梁结构的水下图像； S12，针对铁路桥梁结构的水下图像中近景细节与远景轮廓的差异化增强需求，基于三级尺度高斯核对原始图像进行卷积，如下式3所示： 3； 其中，图像像素，为高斯函数，为对应尺度的光照分量； 通过多尺度分解和融合，将反射分量表示为式4： 4； 所述三级尺度高斯核包括σ=15的小尺度高斯核，σ=80的中尺度高斯核和σ=250的大尺度高斯核；所述小尺度高斯核用于保留桥墩表面纹理细节，所述中尺度高斯核用于增强桩基与水体的边界对比度，所述大尺度高斯核用于平衡远景冲刷区域的整体亮度，避免单一尺度下“近景过曝、远景模糊”的问题； 所述S2包括： 对其中得到的反射分量进行限制对比度自适应直方图均衡化CLAHE处理，包括： S21，将所述反射分量对应的反射分量图像划分为多个子块； S22，对每个子块的直方图进行裁剪； S23，对裁剪后的直方图进行均衡化，并通过双线性插值消除子块间的边界效应； 所述S22包括：设定用于裁剪的对比度阈值，在所述裁剪过程中删除每个子块的图像对比度高于所述对比度阈值的部分，从而抑制由悬浮颗粒噪声引起的高亮斑； 所述S3包括： S31，根据铁路桥梁水域的实测光学数据，确定红、绿、蓝三通道的光衰减系数比； S32，依据成像距离d，按通道施加补偿增益系数，重点补偿衰减最严重的红色通道；其中，所述成像距离d由深度传感器获取或通过图像模糊度估计确定，所述施加补偿的方式如式5所示： 5 其中，为通道增益，d为成像距离；表示经过补偿后的通道c的图像强度；表示经过S2多尺度处理后的通道c的反射分量强度；是与成像系统特性相关的参数，反映了成像距离对信号衰减影响的程度的特性； S4，进行动态尺度选择，从而根据图像本身的浑浊度指标，自适应调整S1步骤中所述多尺度分解和融合的权重； 以及 S5，进行光斑抑制处理，包括： S51，确定光源造成的极高光区域，所述极高光区域的确定标准为灰度值240； S52,对于所述极高光区域，采用自适应平滑滤波器进行处理，替代S2中的限制对比度自适应直方图均衡化CLAHE算法，避免在高光区域进行过度对比度提升而导致纹理信息丢失； 所述S4包括： S41，确定所述图像本身的浑浊度指标为水下图像质量评价指数中的对比度分量，用于反映图像的清晰度以及评估图像中目标与背景的灰度差异； S42，基于所述水下图像质量评价指数中的对比度分量小于15时，自动增加所述小尺度高斯核的权重占比。

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