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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利基于多颜色空间融合网络的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：CN119295327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411336428.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于多颜色空间融合网络的水下图像增强方法是由颜佳泉;王一键;庄培显;姚龙;何倬利;张礼轩设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多颜色空间融合网络的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多颜色空间融合网络的水下图像增强方法，将RGB水下图像和对应的XYZ彩色空间图像首先通过编码器生成初始特征；然后，将特征图输入到多个MFFB块中进行多轮迭代，以增强颜色和细节；最后，通过解码器生成增强后的图像。

本发明授权基于多颜色空间融合网络的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多颜色空间融合网络的水下图像增强方法，其特征在于：将RGB水下图像和对应的XYZ彩色空间图像首先通过编码器生成初始特征；然后，将特征图输入到多个MFFB块中进行多轮迭代，以增强颜色和细节；最后，通过解码器生成增强后的图像；所述MFFB块为多维特征融合块； 所述编码器由三个卷积层组成，用于从RGB和XYZ图像中构建初始特征映射；所述MFFB块共有七个；解码器由三个卷积层组成，用于将增强的特征地图还原为水下图像； 所述MFFB块中，首先通过一个MDCW模块获得用于约束均值和方差的多维校准权重Wmdcw，然后通过通道级混合融合来融合颜色特征： 首先，计算空间s、通道c和批处理b的均值μ和方差σ2： 其中，H和W为特征图的高度和宽度； 然后，建立三个多维权重因子δk，每个都由三个可训练参数组成；用于平衡不同维度的重要性，如下所示： 其中，λs、λc、λb是3个可训练的参数； 随后，利用多维约束MDC·以约束每个特征图中的均值μ和方差σ2范围： 其中，α、β、ε分别为可训练的缩放因子、可训练的偏差因子和一个常数；在进行多维约束MDC·后，得到初始的多维校准权值最终的多维校准权值Wmdcw由与全局尺度因子{wt}融合得到： 其中，t和z表示所有特征映射图M的索引；αt表示MDC·中的可训练缩放因子；全局尺度因子{wt}用于调整的全局结构； 然后，根据阈值T将Wmdcw划分为强调全局结构的W1和侧重于丰富加权颜色的W2；初始特征图与W1和W2融合后，被分为四组大于或等于阈值T的特征地图和四组小于阈值T的特征地图； 采用通道混合融合得到颜色特征融合后的图像，以同时融合颜色和增强细节。

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