发明专利已授权

一种基于分数阶卷积神经网络的水下图像增强方法

📄 申请号：CN202210088955.1 📄 发布日：2026/07/30

著录项目信息

申请日

2022-01-25

公开号

CN114511480A

公开日

2022-05-17

申请人

江苏科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_40

IPC 分类号

G06T5_40 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络图像增强深度学习水下图像处理神经网络卷积神经网络

应用场景

水下探测, 海洋工程, 水下摄影, 水下机器人, 水产养殖

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摘要

本发明公开了一种基于分数阶卷积神经网络的水下图像增强方法，步骤包括：输入水下图像，通过白平衡及直方图均衡化对水下图像进行初步预处理，设计水下图像的环境光估计网络和透射率估计网络，分别对两个估计网络进行参数训练，对于环境光估计网络输出得到环境光值B，对于透射率估计网络，输出得到透射率参数t,根据水下物理模型复原得到清晰的图像。本发明的方法在不需要大量高质量清晰水下图像的前提下，通过计算一组IQM来评估结果的方法，使得增强后的水下图像视觉质量明显提升，增强效果显著。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于双领导者的多智能体仿射编队控制方法

当前第 / 件

一种基于混合测量的群机器人仿射编队控制方法

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