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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利一種基于多尺度上下文感知的半監督水下圖像增強方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120430966B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510928768.3，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權一種基于多尺度上下文感知的半監督水下圖像增強方法是由彭玉懷;韓繼群;王靜;王晨路設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多尺度上下文感知的半監督水下圖像增強方法在說明書摘要公布了：本發明涉及水下圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于多尺度上下文感知的半監督水下圖像增強方法，包括：建立水下圖像增強網絡模型，水下圖像增強網絡模型包括并行的圖像恢復分支和細節修復分支，圖像恢復分支包括多尺度輸入級特征融合模塊、多分支混合卷積注意力殘差模塊、下采樣模塊、上采樣模塊；細節修復分支包括像素差分卷積層、歸一化層和通道感知前饋神經網絡；將圖像恢復分支和細節修復分支的輸出逐元素相加，得到水下圖像增強網絡模型的輸出；通過半監督學習策略和聯合損失函數來訓練水下圖像增強網絡模型；將水下圖像輸入至訓練好的水下圖像增強網絡模型，得到增強后的水下圖像。本發明提升了水下圖像的增強效果和跨場景泛化性能。

本發明授權一種基于多尺度上下文感知的半監督水下圖像增強方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多尺度上下文感知的半監督水下圖像增強方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取水下圖像； 建立水下圖像增強網絡模型，所述水下圖像增強網絡模型包括并行的圖像恢復分支和細節修復分支，所述圖像恢復分支包括多尺度輸入級特征融合模塊、多分支混合卷積注意力殘差模塊、下采樣模塊、上采樣模塊，所述圖像恢復分支用于捕捉圖像中的全局和局部上下文信息，并將提取到的特征圖還原至原始分辨率；所述細節修復分支包括像素差分卷積層、歸一化層和通道感知前饋神經網絡，所述細節修復分支用于利用差分卷積計算像素的梯度差異，突出水下圖像的細節特征和邊緣信息； 將所述圖像恢復分支和細節修復分支的輸出逐元素相加，得到所述水下圖像增強網絡模型的輸出； 通過半監督學習策略和聯合損失函數來訓練所述水下圖像增強網絡模型； 將所述水下圖像輸入至訓練好的水下圖像增強網絡模型，得到增強后的水下圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路3號巷11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。