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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于流明一致性与互补色矫正联合学习的水下图像复原模型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：CN117036189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310941900.5，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权基于流明一致性与互补色矫正联合学习的水下图像复原模型是由周景春;盖琪林;张维石设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于流明一致性与互补色矫正联合学习的水下图像复原模型在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于流明一致性与互补色矫正联合学习的水下图像复原模型。本发明主要使用水下人工光场景与自然光场景几何结构相似性进行亮度区域一致性约束，引导模型对水下低质图像采用近似的特征提取范式，根据互补色图像与原始低质图像的颜色互逆性矫正水体吸收作用造成的颜色特征漂移问题，针对现有水下图像增强方法中存在的结构性损失问题，基于互补色图像结构一致性特点，构建阶段性交互式联合学习策略进行结构信息补全，最后基于真实场景水下数据集进行训练、推理，对水下图像进行复原。

本发明授权基于流明一致性与互补色矫正联合学习的水下图像复原模型在权利要求书中公布了：1.基于流明一致性与互补色矫正的水下图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S01：获取水下低质图像数据集及对应高质图像参考数据集，按照的比例随机划分训练集、验证集和测试集； 步骤S02：根据人工光场景与自然光场景的几何结构相似性，对所述水下低质图像进行光照区域划分，获取光照区域划分特征图； 步骤S03：根据水下图像RGB通道衰减特性构建通道自适应分支，将所述水下低质图像作为输入，通过通道特征压缩提取获得动态通道权重； 步骤S04：将所述步骤S02获取的光照区域划分特征图进行高维特征提取并与所述步骤S03获取的通道权重进行自适应融合，获取高维特征图； 步骤S05：获取输入所述水下低质图像的互补色特征图； 步骤S06：根据所述步骤S02、S03、S04对互补色特征图进行特征提取，对所述水下低质图像与其互补色特征图进行结构一致性引导，得到全局通道共享系数，，； 步骤S07：根据所述步骤S06中获取的全局通道共享系数，，计算互补色补偿特征图，对所述水下低质图像进行颜色漂移矫正； 步骤S08：构建阶段式联合学习策略；对所述水下低质图像进行亮度区域一致性引导与结构信息补偿； 步骤S09：搭建组合式损失函数，以所述步骤S01获取的数据集为基础单位进行迭代训练，得到最终的高质恢复图像。

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