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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种水下图像增强方法、系统和设备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：CN114004766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202111311399.1，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种水下图像增强方法、系统和设备是由李传涛;赵志刚;霍吉东;武鲁设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下图像增强方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了水下图像增强方法、系统和设备，水下图像增强方法，包括以下步骤：获取水下视频或图像数据；通过数据增强生成对抗网络，对所述视频或图像数据使用预设算法进行预处理得到衰减图及雾化效果图，对所述衰减图及雾化效果图提取特征获取水下仿真数据，将所述水下视频或图像数据与对应的水下仿真数据生成配对数据集；利用修复生成对抗网络对得到的配对数据集进行判别器计算损失数并进行训练得到水下图像修复模型。能够根据实际水下退化质量生成对应的仿真配对数据集，不需要参数调节，基于多尺度特征融合的水下增强算法修复水下图像颜色。

本发明授权一种水下图像增强方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种水下图像增强方法，其特征在于，包括： 获取水下视频或图像数据； 通过数据增强生成对抗网络，对所述视频或图像数据使用预设算法进行预处理得到衰减图及雾化效果图，对所述衰减图及雾化效果图提取特征获取水下仿真数据，将所述水下视频或图像数据与对应的水下仿真数据生成配对数据集； 利用修复生成对抗网络对得到的配对数据集进行判别器计算损失数并进行训练得到水下图像修复模型； 对所述衰减图及雾化效果图提取特征获取水下仿真数据，包括：利用神经网络对生成的衰减图及雾化效果图进行训练，采用若干卷积模块提取衰减和雾化的特征获取水下仿真数据集； 其中，采用四个卷积模块提取衰减和雾化的特征，每个卷积模块操作包括卷积层、激活层、BN层和下采样层，每个卷积层提取完成后将衰减特征图和雾化特征图融合，采用卷积核1*1步长为2的进行下采样，其中每一层卷积核为大小为3*3，激活函数采用LeakyReLu函数；提取到第四层后进行2倍上采样同时将上一层结果采用跳跃连接进行合并，通过不断地上采样最终输出RGB的水下仿真图像； 利用修复生成对抗网络对得到的配对数据集进行判别器计算损失数，包括WGAN损失函数、L1损失函数以及边缘检测损失函数； 所述边缘检测损失函数获取边缘检测信息包括：将图像分成RGB三通道进行灰度化处理，再融合RGB三通道进行卷积、池化及激活操作，提取生成网络的边缘检测信息。

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