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！

龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于深度学习的超分辨率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：CN115034965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210583321.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于深度学习的超分辨率水下图像增强方法及系统是由刘家夫;王紫宸;王勇;邱周静子设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的超分辨率水下图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的超分辨率水下图像增强方法及系统，该方法包括：基于生成对抗网络与深度残差乘法器，构建改进生成对抗网络模型；将水下图像输入改进生成对抗网络模型进行训练，生成增强超分辨率水下图像。该系统包括：构建模块和训练模块。通过使用本发明，能够在提高水下图像分辨率的同时改善水下图像的视觉质量。本发明作为基于深度学习的超分辨率水下图像增强方法及系统，可广泛应用于水下图像处理技术领域。

本发明授权基于深度学习的超分辨率水下图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的超分辨率水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于生成对抗网络与深度残差乘法器，构建改进生成对抗网络模型； 将水下图像输入改进生成对抗网络模型进行训练，生成增强超分辨率水下图像； 所述将水下图像输入改进生成对抗网络模型进行训练，生成增强超分辨率水下图像这一步骤，其具体包括： 通过水下机器人获取水下图像； 基于改进生成对抗网络模型的生成对抗网络，通过增强算法损失函数对水下图像进行增强处理，得到增强水下图像； 基于改进生成对抗网络模型的深度残差乘法器，通过超分辨率算法对增强水下图像进行插值处理，得到增强超分辨率水下图像； 所述基于改进生成对抗网络模型的生成对抗网络，通过增强算法损失函数对水下图像进行增强处理，得到增强水下图像这一步骤，其具体包括： 所述增强算法损失函数包括第一损失函数、第二损失函数、图像内容指标损失函数、马尔可夫判别器和图像质量指标损失函数； 通过第一损失函数和第二损失函数对水下图像的全局相似性进行求解，得到清晰的水下图像； 通过马尔可夫判别器对具有相似内容的水下图像的局部纹理与风格信息进行修正处理，得到无色偏水下图像； 通过图像内容指标损失函数和图像质量指标损失函数对水下图像的图像质量进行映射处理，得到具有相似内容的水下图像； 结合清晰的水下图像、无色偏水下图像和具有相似内容的水下图像，得到增强水下图像； 所述通过图像内容指标损失函数和图像质量指标损失函数对水下图像的图像质量进行映射处理，得到具有相似内容的水下图像这一步骤，其具体包括： 输入水下图像与期望图像； 基于图像内容指标损失函数，计算期望图像在水下图像的对比度增益值； 通过索贝尔算子计算对水下图像的锐度增益值； 基于图像质量指标损失函数对对比度增益值和锐度增益值进行最小化处理，输出具有相似内容的水下图像。

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山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135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”。