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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于感知引导机制的水下图像增强方法及系统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：CN121095093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511642650.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于感知引导机制的水下图像增强方法及系统是由梁杰明;冯嘉怡;杨燕霞;羊子鸣;杨柳;李军豪;林彦廷;林聪设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于感知引导机制的水下图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于感知引导机制的水下图像增强方法及系统，方法包括：获取作为训练样本的水下图像，对水下图像进行色彩校正处理生成色彩校正特征图；对水下图像进行特征提取与映射增强处理，生成精准感知增强特征，进而通过递进式通道压缩结构和残差网络生成纹理增强特征图；基于纹理增强特征图与色彩校正特征图的梯度场分布差异确定梯度幅值权重，进而对纹理增强特征图与色彩校正特征图进行加权融合，生成增强图像；通过增强图像与对应参考真值图像之间的损失函数值对感知驱动水下图像增强网络进行训练优化，得到水下图像增强模型，通过水下图像增强模型实现图像增强；本发明能够提升水下图像的视觉质量。

本发明授权基于感知引导机制的水下图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于感知引导机制的水下图像增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，获取作为训练样本的水下图像，并输入至多分支架构的感知驱动水下图像增强网络，该网络包含纹理增强分支与自适应色彩校正分支； S200，在自适应色彩校正分支中，对水下图像进行色彩校正处理生成色彩校正特征图； S300，在纹理增强分支中，对水下图像进行特征提取与映射增强处理，生成精准感知增强特征，将精准感知增强特征输入至特征重构模块，通过递进式通道压缩结构和残差网络生成纹理增强特征图； S400，基于纹理增强特征图与色彩校正特征图的梯度场分布差异确定梯度幅值权重，利用梯度幅值权重对纹理增强特征图与色彩校正特征图进行加权融合，生成增强图像； S500，通过增强图像与对应参考真值图像之间的损失函数值对感知驱动水下图像增强网络进行训练优化，得到水下图像增强模型；通过所述水下图像增强模型对待增强的水下图像进行图像增强，输出对应的增强图像； S300中，所述在纹理增强分支中，对水下图像进行特征提取与映射增强处理，生成精准感知增强特征，包括： S310，对输入的水下图像进行全局增强，得到全局增强图像； S320，将所述全局增强图像同时输入至并行的特征提取模块和语义分割模块，分别提取基础视觉语义特征和生成语义分割掩码； S330，将所述基础视觉语义特征输入至空间通道协同注意力模块，通过空间注意力和通道注意力的协同优化，生成空间-通道协同增强特征； S340，将所述语义分割掩码与所述空间-通道协同增强特征进行逐像素融合，并通过可调权重系数调控掩码的影响程度，生成感知增强特征； S350，利用感知映射模块对所述感知增强特征进行动态范围重新映射和异常值过滤，生成精准感知增强特征； S300中，所述将精准感知增强特征输入至特征重构模块，通过递进式通道压缩结构和残差网络生成纹理增强特征图，包括： S301，将精准感知增强特征通过递进式通道压缩结构进行处理，得到初步重构特征；所述递进式通道压缩结构包括依次连接的四个卷积模块，其中前三个卷积模块均由一个3×3卷积核和ReLU激活函数组成，第四个卷积模块由一个3×3卷积核和Sigmoid激活函数组成； S302，将精准感知增强特征输入至残差网络，利用1×1卷积对所述精准感知增强特征进行卷积操作，并通过Sigmoid激活函数进行非线性映射，生成数值范围与初步重构特征保持一致的残差补偿特征； S303，将所述初步重构特征与所述残差补偿特征逐像素相加，得到纹理增强特征图。

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