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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种轻量级卷积网络的水下图像增强的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：CN115809971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211416472.6，技术领域涉及：G06T5/40；该发明授权一种轻量级卷积网络的水下图像增强的方法是由韩一娜;肖自远;马远良设计研发完成，并于2022-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级卷积网络的水下图像增强的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种轻量级卷积网络的水下图像增强的方法，基于传统的白平衡算法在神经网络中引入了可训练白平衡模块，平衡了RGB三通道的颜色强度，可以平衡颜色通道。针对对比度低的问题，本发明又基于传统的直方图拉伸算法引入了多空间可训练直方图拉伸模块，在RGB，Lab，HSI三个空间，并将该模块扩展到了多颜色空间并行运行，可以提升图像对比度。除此以外还引入了残差增强模块，恢复图像细节。相较于当前的SOTA模型取得了最好的增强效果。参数量减少了超过98％。极大降低了图像增强时间，可以用来增强高分辨率图像和水下视频。

本发明授权一种轻量级卷积网络的水下图像增强的方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量级卷积网络的水下图像增强的方法，其特征在于步骤如下： 步骤1：训练白平衡模块 步骤a1：计算原始图像RGB三个通道的均值和最大值 步骤a2：再将原始图像复制成两份，使用卷积层处理，然后分别融合M和A的值，得到两张依照不同参考值平衡后的图片； 步骤a3：对两张图片进行特征融合，特征融合的步骤为对两张平衡后的图片分别进行卷积层处理，然后逐像素相加； 步骤a4：将原始图像输入残差增强模块得到的增强图像，再与步骤a3得到的图片逐像素相加； 所述残差增强模块包含一个卷积层和一个激活函数； 步骤2：训练直方图拉伸模块 步骤b1：将图片分别转换到HSI和Lab空间中； 步骤b2：在RGB，HSI和Lab空间中进行训练直方图拉伸； 步骤b3：将HSI和Lab上的图片转换回到RGB颜色空间，得到三张增强后的图片； 步骤b4：对三张图片进行特征融合，特征融合的步骤为对三张拉伸后的图片分别进行卷积层处理，然后逐像素相加； 步骤3：将步骤a4得到的图片经过残差增强模块和步骤b4得到的图片逐像素相加，使得轻量级卷积网络的水下图像得到增强。

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