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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于跳步采样扩散模型的轻量化水下图像增强方法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：CN119887552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411861887.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于跳步采样扩散模型的轻量化水下图像增强方法是由杨子澄;周晓飞;张继勇;鲍柳昕;章国道;郑博仑;乔通设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跳步采样扩散模型的轻量化水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跳步采样扩散模型的轻量化水下图像增强方法，该方法通过设计注意力驱动的TransformerAP‑Trans模块的并行结构，实现时间步编码和颜色信息的独立并行处理，同时引入空间注意力机制增强细节恢复能力，并采用全局通道交互模块保持颜色保真度，实现水下图像的高质量增强，进一步通过将传统扩散模型中的大参数自注意力模块替换为轻量级通道注意力机制，显著降低了模型参数量，以及采用动态跳步采样策略，将传统跳步扩散模型的20‑50步采样过程缩减至5步，本发明方法在保持扩散模型优秀生成能力的同时还显著提升了增强效果，有效的解决时间步编码和颜色信息的交互干扰问题，并平衡了水下图像颜色和细节的恢复。

本发明授权一种基于跳步采样扩散模型的轻量化水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跳步采样扩散模型的轻量化水下图像增强方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S01：设定一个固定的从大到小的递减序列作为信号保持系数，将清晰的水下图像标签作为理想目标图像，基于随机过程模型进行训练； 步骤S02：将退化的水下图像作为条件变量，结合时间步t及其对应的增噪图像一起输入扩散模型，所述扩散模型采用空间注意力机制，且是U型网络结构； 步骤S03：将扩散模型中的大参数自注意力模型替换为低参数的通道注意力机制模型，构建基于注意力驱动的AP-Trans模块，在所述AP-Trans模块中构建并行的时间步编码和通道增强分支； 所述构建基于注意力驱动的AP-Trans模块的详细结构包括： 输入层：对输入特征进行3×3卷积预处理； 并行分支：包括时间步编码分支和通道增强分支； 时间步编码分支：由两个串联的GSC模块构成，所述GSC模块由组归一化、Swish激活函数和3×3卷积层构成； 所述时间步编码分支采用两个串联的GSC模块对时间信息进行处理，用于生成时间步特征； 通道增强分支：采用全局平均池化和1x1卷积； 所述通道增强分支通过全局平均池化和卷积计算通道权重，用于生成通道增强特征； 全局颜色特征融合模块：实现两个分支特征的自适应融合； 所述时间步编码分支中和通道增强分支的输出经所述全局颜色特征融合模块融合； 空间注意力模块：增强特征图中的细节信息； 步骤S04：构建全局颜色特征融合模块对时间步特征和通道增强特征进行融合，得到融合特征； 步骤S05，将所述融合特征送入采用空间注意力机制的空间注意力模块，进行最大池化和平均池化操作，基于池化结果生成空间注意力图并输出增强特征； 步骤S06：最后通过全局通道交互模块实现编码器和解码器特征的双向交互。

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