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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利水下图像协同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：CN116934644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310882169.3，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权水下图像协同增强方法是由徐海勇;王彪;蒋刚毅;郁梅;骆挺设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本水下图像协同增强方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种水下图像协同增强方法，获取水下原始图像对，然后基于暗通道先验提取水下原始图像对应的暗通道特征图。接着通过暗通道特征图作为引导，并融合自注意力Transformer模块，提取水下原始图像对的原始特征图对。再从原始特征图对中通过基于二阶统计量的通道和空间Transformer模块，提取全局特征图对。进一步地，通过特征Transformer交互模块获取特征图对相关性，得到增强特征图对。最后将增强特征图对进行还原，得到水下增强图像对。本申请利用相同水下场景采集的多张图像之间相似的退化特征，采用协同处理和联合学习策略，从而对水下图像进行互补，实现共同增强，有效提高增强后水下图像的质量。

本发明授权水下图像协同增强方法在权利要求书中公布了：1.一种水下图像协同增强方法，其特征在于，包括： 获取水下原始图像对，所述水下原始图像对包括第一水下原始图像和第二水下原始图像，所述水下原始图像对在同一水下场景采集得到； 基于暗通道先验分别提取所述第一水下原始图像的第一暗通道特征图和所述第二水下原始图像的第二暗通道特征图，所述第一暗通道特征图和所述第二暗通道特征图包含各自对应的水下原始图像的暗通道信息； 基于所述第一暗通道特征图和所述第二暗通道特征图，融合自注意力Transformer模块，提取所述第一水下原始图像的第一原始特征图、所述第二水下原始图像的第二原始特征图； 通过基于二阶统计量的CS-Transformer模块从所述第一原始特征图中提取得到第一全局特征图，从所述第二原始特征图中提取得到第二全局特征图； 从所述第一全局特征图中筛选相关性符合预设条件的若干个第一结构特征融合到所述第二全局特征图得到第二增强特征图，从所述第二全局特征图中筛选相关性符合预设条件的若干个第二结构特征融合到所述第一全局特征图得到第一增强特征图； 将所述第一增强特征图和或所述第二增强特征图进行还原，得到第一水下增强图像和第二水下增强图像。

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宁波大学，其通讯地址为：315211 浙江省宁波市江北区风华路818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”。

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