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龙图腾网获悉沈阳化工大学申请的专利一种基于多约束先验的贝叶斯Retinex深海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：CN115393209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202210986322.2，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权一种基于多约束先验的贝叶斯Retinex深海图像增强方法是由秦豪;王国刚设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多约束先验的贝叶斯Retinex深海图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于多约束先验的贝叶斯Retinex深海图像增强方法，涉及计算机图像处理方法，该方法首先通过一种基于统计的颜色校正方法对图像进行色彩校正处理；然后根据Retinex原理将原始深海图像分为光照图和反射图，在光照图估计中对其进行平滑先验、结构先验和不均匀光照高亮区域先验，并将三种先验条件结合到贝叶斯模型当中；通过伽马校正的方法对光照图和反射图进行处理，最终输出增强后的深海图像；各项评价标准以及算法对比表明，所提出的方法更加适合深海恶劣环境下的图像增强工作，处理得到的深海图像具有更好的观测效果。

本发明授权一种基于多约束先验的贝叶斯Retinex深海图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多约束先验的贝叶斯Retinex深海图像增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：利用一种基于统计的有效颜色校正方法对深海水下图像进行颜色校正处理，使其颜色恢复为正常的图像颜色； 步骤2：利用贝叶斯模型将平滑先验、结构先验和不均匀光照高亮区域先验相结合来描述Retinex理论中深海图像分解的过程； 步骤3：将前期颜色校正后的深海水下图像从RGB空间转化到Lab空间，选取代表光亮值的L分量作为初始光照值，并进行计算； 步骤4：利用一种基于多约束先验的贝叶斯估计Retinex方法，对深海水下图像的光照图进行增强处理；多约束先验包括平滑先验、结构先验、不均匀光照高亮区域先验； 步骤5：采用梯度下降策略对深海水下图像不均匀光照高亮区域自适应调整亮度值； 步骤6：采用近似估计的方法对光照图进行最优化求解； 步骤7：利用伽马校正的方法对增强后的光照进行处理，使其趋于平滑，将增强后的深海图像从Lab颜色空间再转换回RGB颜色空间； 完成深海图像增强； 步骤4具体包括以下步骤： 步骤4.1：在求解光照图L的方法，重新定义先验，将其应用到贝叶斯框架模型中，则光照图L最优化公式转化为：； 式中，代表平衡两项之间的系数，和分别代表和，正则项来源于光照图先验项来源于光照图先验项，代表初始光照图，W是结构先验中的权值矩阵； 步骤4.2：定义平滑先验，在空间平滑先验中，为了使光照图区域平滑，广泛使用全变分TotalVariation正则项，所以平滑先验体现在中； 步骤4.3：定义结构先验，W是结构先验中的权值矩阵，所以结构先验体现在W中； ； 步骤4.4：定义不均匀光照高亮区域先验，为了在光照图的估计中同时保证区域平滑先验和结构先验，将不均匀光照高亮区域先验条件融入到光照图L最优化公式的项中； 步骤5具体包括以下步骤： 步骤5.1：在权值矩阵的求解过程中，使用将初始光照图的梯度调整后的梯度，作为权值矩阵W求解的参数；将权值矩阵W设为： ； 步骤5.2：为了更合理地调整不均匀光照高亮区域的梯度，设计了一个非线性光滑的函数Zx，作用在初始光照图的梯度上，从而来获得调整后的梯度；则有： ； 步骤5.3：定义深海图像中的不均匀光照高亮区域，使用梯度阈值H来定义深海图像中的不均匀光照高亮区域，大于梯度阈值H的部分认定为深海图像的不均匀光照高亮部分，采用梯度下降的方法对该部分光照进行处理，同时为了保证整体光照梯度下降处理的合理性，使处理后的光照具有自然的外观特征，则梯度减小的倍数根据高亮程度的不同实现自适应的调整：亮度越高，减小的倍数就越大，亮度低的地方就有较小的减小倍数；对于小于等于梯度阈值H的部分，则保持梯度不变，用倍数表示就是1； 步骤5.4：定义非线性光滑函数Zx，当初始光照图的亮度值从最高到H减小时，相应的Zx值应该平滑下降直到为1；为使Zx值平滑下降，使用参数来控制下降的速度；Zx函数定义为: ； 步骤5.5：定义参数和梯度阈值H，； 式中：代表减小倍数，代表初始光照图的亮度均值，这里取； 对于初始光照图的深度分布大体遵循高斯分布，采用区间的左端点作为梯度阈值H，； 式中：代表初始光照图的亮度均值，代表初始光照图的亮度标准差。

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