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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种亮度掩模引导的多注意力机制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：CN116402715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310352811.7，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种亮度掩模引导的多注意力机制的水下图像增强方法是由付先平;李圆圆;米泽田;赵庆利;王辉兵;张军设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种亮度掩模引导的多注意力机制的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种亮度掩模引导的多注意力机制的水下图像增强方法，该方法首先将水下图像和对应的反向亮度掩模作为网络的输入；然后设计了一个包含不同残差增强模块的编码器网络，用于精准的学习水下图像中不同层级的特征表示；其次，对高级特征加上一个三注意力模块，突出其中最具辨别力的特征；最后，考虑到水下图像的光选择性吸收程度可以通过表征图像照度分布的亮度掩模来隐式反映，本发明设计一个亮度掩模引导的解码器网络，对质量退化的区域进行增强。通过三注意力模块的引入以及将图像退化信息与深度学习相结合的优势，本发明能够有效增强水下图像的细节，同时调整图像的亮度。

本发明授权一种亮度掩模引导的多注意力机制的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种亮度掩模引导的多注意力机制的水下图像增强方法，其特征在于包括： 获取水下图像并构建训练集和测试集； 构建亮度掩模引导的多注意力机制神经网络模型，用于水下图像增强，该神经网络模型包括编码器网络、三注意力模块、亮度掩模引导模块和解码器网络； 提取水下图像的低级特征、中级特征和高级特征； 采用三注意力模块对高级特征进行特征增强处理获得增强后特征； 将目标图像对应的反向亮度掩模分别与低级特征、中级特征以及增强后特征相结合，将结合后的三组特征分别输入至三个亮度掩模引导模块，使得反向亮度掩模分别引导与之对应的特征图的增强，得到亮度调整后的特征图，从而使得暗区域亮度得以提升、饱和区域不过曝； 将亮度调整后的特征图输入至解码器网络中获得增强的目标图像； 将训练集中的所有图像采用上述方式对神经网络模型进行训练，获得训练好的神经网络模型，再将测试集输入至完成训练的神经网络模型获得增强后的水下图像； 所述对高级特征进行特征增强处理时： 首先将高级特征进行空洞空间金字塔池化操作，获得具有相同尺度不同感受野的特征图，记为FASPP； 构建亮度空间注意力单元，将特征图输入至亮度空间注意力单元获取亮度调整后的特征图； 构建边缘空间注意力单元，将亮度调整后的特征图输入至边缘空间注意力单元获得边缘增强后的特征图； 将特征图、亮度调整后的特征图以及边缘增强后的特征图进行逐像素相加，得到整体增强特征图； 构建通道注意力单元，将整体增强特征图输入至通道注意力单元中得到其在通道方向特征响应的全局分布，对输入的整体增强特征图进行权重选择，对突出对象表现出响应的通道分配权重。

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大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1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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