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龙图腾网获悉青岛海洋地质研究所;中国海洋大学申请的专利一种用于深海双目相机地形重建的水体干扰去除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：CN119832008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411881034.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种用于深海双目相机地形重建的水体干扰去除方法是由苗健军;孙治雷;张喜林;郭金家;刘庆省设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于深海双目相机地形重建的水体干扰去除方法在说明书摘要公布了：本发明属于深海图像处理技术领域，具体涉及一种用于深海双目相机地形重建的水体干扰去除方法，首先采用两个不同的深度学习网络对双目相机采集的图像进行约束，并输出经深度学习网络约束的视差矩阵；然后在Lab颜色空间使用阈值法去除海水区域，获得初始有效区域，对初始有效区域依次进行膨胀、孔洞填充和腐蚀形态学操作，得到最终有效区域和无效区域；将最终有效区域映射到约束后的视差矩阵中，将无效区域对应的视差值设置为无效值，进而实现水体干扰的去除。本方案通过双深度学习网络约束、颜色空间转换与阈值法操作、形态学操作等流程去除双目图像中纯海水区域带来的干扰，确保图像区域的连续性和完整性，有效提高分割精度。

本发明授权一种用于深海双目相机地形重建的水体干扰去除方法在权利要求书中公布了：1.一种用于深海双目相机地形重建的水体干扰去除方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、采用两个不同的深度学习网络对双目相机采集的图像进行约束，并输出经深度学习网络约束的视差矩阵D； 步骤B、针对双目相机采集的图像，在Lab颜色空间使用阈值法去除海水区域，获得初始有效区域BW； 步骤B1、将双目相机采集的图像从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间，利用阈值法对L通道、a通道和b通道三个通道的图像进行初步约束，设纯海水区域在三个通道中的分布如下： 步骤B2、根据不同的应用场景和需求，获得初始有效区域的方式包括以下几种： 1在要求高的场合，对亮度通道与颜色通道进行约束，最大程度的保留有效区域的分割的方式为： 2对要求不高的场合，以最大程度上去除海水区域的操作为： 3针对前两种情况，由于分割过程中图像对亮度较为敏感，采用基于统计学原理的动态阈值替换如下所示： 其中，表示L通道的最小阈值，表示表示L通道的最大阈值，Li,j表示在Lab颜色空间中像素点的亮度值，ai,j表示表示在Lab颜色空间中像素点的a通道值，表示a通道的最小阈值，表示表示a通道的最大阈值，bi,j表示在Lab颜色空间中像素点的b通道值，表示b通道的最小阈值，表示b通道的最大阈值，μ海水统计与σ海水统计为对十张以上不同场景的图片中的纯海水区域L通道的像素值累计统计的均值与标准差，μ全图与σ全图为待分割图片L通道全部像素值的均值与标准差，W1与W2为权重，k为系数，M为分割出来的海水区域的二值掩码，Mi,j为分割出来的海水区域的二值掩码中的元素，初始有效区域为与此相反的部分，即表示为： 其中，BW为初始有效区域，BWi,j为初始有效区域中的元素； 步骤C、对初始有效区域BW依次进行膨胀、孔洞填充和腐蚀形态学操作，得到最终有效区域BW3和无效区域； 步骤D、将最终有效区域BW3映射到步骤A得到的约束后的视差矩阵D中，将无效区域对应的视差值设置为无效值，进而实现水体干扰的去除； 具体映射的公式表示： 其中，DNoWater为最终去除纯海水区域干扰的视差矩阵，DNoWateri,j为最终去除纯海水区域干扰的视差值，Di,j为经双深度学习网络约束的视差值，BW3i,j为最终有效区域中的元素，结合相机的内部参数获得最终的三维地形点云，经过多帧图像复原出的点云拼接恢复没有纯海水区域干扰的深海三维地形图，同理也能将分割区域映射到图像中得到去除海水区域的图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛海洋地质研究所;中国海洋大学，其通讯地址为：266237 山东省青岛市即墨区观山路596号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。