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龙图腾网恭喜大连海事大学申请的专利一种基于双路径联合校正的深度学习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：CN115034979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210593968.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于双路径联合校正的深度学习水下图像增强方法是由周景春;沈佳琦;秦肯;张维石设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路径联合校正的深度学习水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双路径联合校正的深度学习水下图像增强方法，包括以下步骤：获取基本的特征图；分别获取到R、G、B通道的特征图；添加通道注意力机制得到权重矩阵乘到之前特征图上对应通道的每个像素值；获取富有代表性的颜色特征；将所述纹理特征提取路径中获取的基本特征图进行双维注意力的处理；通过像素注意力模块对所述高阶特征形成重新校准的纹理细节特征；将颜色特征和纹理特征拼接为一个全新的综合特征，馈送到多尺度的U‑Net网络中；最终输出增强后的结果图像。本发明采用三元组特征提取模块，将图像R、G、B通道分别处理，平衡了退化图像的R、G、B颜色的灰度比，解决了图像的偏色问题，获得了更好的色彩校正效果。

本发明授权一种基于双路径联合校正的深度学习水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路径联合校正的深度学习水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S01：将输入的原始图像分别馈送到颜色特征提取路径和纹理特征提取路径，在两条路径上分别进行3*3卷积运算，获取基本的特征图；步骤S02：将所述基本的特征图按照R、G、B通道分别进行分解，获取到图像的R、G、B通道数据，再通过三元色通道的单独对获取的所述图像的R、G、B通道数据进行学习，分别获取到R、G、B通道的特征图；步骤S03：对于所述R、G、B通道的特征图，添加通道注意力机制，通过全局平均池化压缩像素值，再通过Sigmoid激活函数来归一化0～1的实数，其中，1对应的是重要，0对应不重要，将得到的实数乘到之前特征图上对应通道的每个像素值，并调整各通道的特征所分配的权重；步骤S04：将所述纹理特征提取路径中获取的基本特征图进行双维注意力的处理；先将所述基本特征图经过视觉特征注意力模块，再利用双池化操作进一步提取高阶特征，在视觉上丰富特征细节；步骤S05：通过像素注意力模块对所述高阶特征，利用进行内部信息提取，形成重新校准的纹理细节特征；步骤S06：将步骤S03和步骤S04所获取的颜色特征和纹理特征拼接为一个全新的综合特征，馈送到多尺度的U-Net网络中；步骤S07：在U-Net编码阶段，对于步骤S06所述的综合特征进行下采样操作得到潜在向量，在U-Net解码阶段，将潜在向量上采样到图像的原始大小，每次上采样后的图像与相应编码阶段的对称层的输出进行跳跃连接，最终输出增强后的结果图像；步骤S08：最终使用l1损失函数来提升整体网络的性能。

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