买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种基于小波Mamba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：CN121353107B 。

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：202511902578.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于小波Mamba的水下图像增强方法是由彭浩为;刘峰宁;吕昊毅;何鑫设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波Mamba的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于小波Mamba的水下图像增强方法，该方法针对水下图像颜色偏移、对比度低、细节模糊的问题，通过提取水下低质图像的浅层特征并输入多尺度编码网络，利用小波Mamba单元对低频颜色信息和高频细节特征进行联合增强，结合下采样逐层压缩获取全局语义特征，完成颜色偏移校正与对比度增强的全局建模；再通过上采样恢复空间分辨率，结合跳跃连接与小波Mamba单元实现纹理细节和颜色信息的重建增强；最终将特征映射至图像域并与输入图像残差融合，生成色彩自然、纹理清晰、对比度均衡的增强水下图像；本发明通过小波Mamba单元实现频域‑空间域的联合特征建模，显著提升了水下图像的色彩真实性、结构清晰度和细节可感知性。

本发明授权一种基于小波Mamba的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波Mamba的水下图像增强方法，其特征在于，具体包括以下步骤: 步骤S1、提取浅层特征的步骤，该步骤中： 输入水下低质图像并进行浅层特征提取；所述浅层特征包括图像的基础颜色与纹理信息； 步骤S2、多尺度编码与特征压缩的步骤，该步骤中： 将提取的浅层特征输入至多尺度编码网络，在编码过程中通过小波Mamba单元对图像进行小波频域分解与状态空间建模，提取低频颜色信息与高频细节特征，并结合下采样逐层压缩获取全局语义特征； 步骤S3、多尺度融合特征的深层表示与全局建模的步骤，该步骤中： 在网络的瓶颈层对多尺度融合特征进行深层表示，完成水下图像颜色偏移校正与对比度增强的全局建模； 步骤S4、上采样恢复分辨率并重建增强纹理细节和颜色信息的步骤，该步骤中： 通过上采样逐步恢复空间分辨率，并结合跳跃连接与小波Mamba单元对纹理细节和颜色信息进行重建与增强； 步骤S5、映射特征至图像域并残差融合生成增强水下图像的步骤，该步骤中： 映射特征至图像域，并与输入图像进行残差融合，生成色彩自然、纹理清晰的增强水下图像； 所述步骤S2所述的多尺度编码网络基于U‑Net架构构建，包括编码器和解码器；编码器和解码器包含3层对称结构的小波Mamba单元和瓶颈层的1层小波Mamba单元，每层编码器‑解码器均包含多个小波Mamba单元；编码部分由3个小波Mamba单元依次连接并结合下采样操作构成，解码部分由与编码部分数量对应的小波Mamba单元与上采样操作构成；在编码过程中逐层压缩空间分辨率并提取多尺度特征，在解码过程中逐层恢复空间分辨率并融合各尺度特征； 所述小波Mamba单元包含以下操作： 通过二维离散小波变换，将输入特征图分解为低频分量和高频分量，再通过二维逆小波变换将低频和高频分量重新组合，生成重建后的特征图；其中低频分量用于提取图像的结构和颜色信息，高频分量用于提取图像的纹理和细节信息； 在低频分量中引入Mamba状态空间模型；在高频分量中，采用3×3卷积操作进行细节增强，通过下采样操作逐步降低特征图的空间分辨率，同时增加通道数，提取更深层的语义特征； 所述小波Mamba单元还包括轻量化门控前馈网络，所述网络对IWT重建后的特征通过深度可分离卷积提取局部上下文，再将特征通道分裂为两路、，实现门控激活，具体表达式如下： 其中，、分别为特征通道分裂的两路，表示逐元素乘法，表示GeLU激活函数； 进一步的，经通道注意力与1×1卷积融合，输出特征表达式为： 其中，为IWT重建特征，表示通道注意力，表示卷积操作，为前馈输出表示。

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中国人民解放军海军航空大学，其通讯地址为：264001 山东省烟台市芝罘区二马路188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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。