一种基于Transformer和多尺度空间域特征融合的水下图像增强方法

本发明涉及工业视觉增强领域，更具体地说，它涉及一种基于Transformer和多尺度空间域特征融合的水下图像增强方法，本发明通过引入Transformer机制，利用自注意力和线性注意力机制来捕获图像中复杂的空间关系并提高图像质量，同时，设计的多尺度特征卷积模块来提取不同规模和级别的信息，能够降低网络的复杂度，提高计算效率，再者，设计了一个空域特征融合模块来计算像素局部邻域内的注意力，从而提高计算效率和特征融合，该方法具有泛化能力好、鲁棒性高、增强效率高的优势，可广泛应用于水下管道检测与维护、水下环境监测、水下生物研究等领域，为相关领域的科研和工程实践提供强大支持。

《一种基于Transformer和多尺度空间域特征融合的水下图像增强方法》是一发明专利，专利号为 2024104599699，当前法律状态为已下证，由广东工业大学提出申请，发明人为吴衡;华家杰;罗劭娟;陈梅云;张静瑜，申请日期为2024-04-17，公开（公告）日期为2026-06-05，国际专利分类号（IPC）为 G06T 5/60 (2024.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：水下图像、水下成像、图像增强、图像去噪、水下探测、水下管道检测、水下环境监测、水下考古、水下搜救、海洋资源勘探、水下机器人、深度学习、计算机视觉、图像处理、工业视觉、人工智能、信息技术、图像识别、图像处理。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及工业视觉增强领域，更具体地说，它涉及一种基于Transformer和多尺度空间域特征融合的水下图像增强方法，本发明通过引入Transformer机制，利用自注意力和线性注意力机制来捕获图像中复杂的空间关系并提高图像质量，同时，设计的多尺度特征卷积模块来提取不同规模和级别的信息，能够降低网络的复杂度，提高计算效率，再者，设计了一个空域特征融合模块来计算像素局部邻域内的注意力，从而提高计算效率和特征融合，该方法具有泛化能力好、鲁棒性高、增强效率高的优势，可广泛应用于水下管道检测与维护、水下环境监测、水下生物研究等领域，为相关领域的科研和工程实践提供强大支持。

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