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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利多卷积模型结合注意力机制的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：CN120278912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510771538.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权多卷积模型结合注意力机制的水下图像增强方法及系统是由段利亚;李卫东;陈双敏;周艳平设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多卷积模型结合注意力机制的水下图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于图像处理技术，具体涉及一种多卷积模型结合注意力机制的水下图像增强方法及系统，本技术由DICAM模型与Shallow‑UWnet改进模型结合而成。DICAM模型主要是通过对补足水下图像色调衰弱不一的方式进行色彩修复，可以优化水下噪声、雾化等方面的问题。Shallow‑UWnet改进模型是在Shallow‑UWnet基础上，添加了最高池化层和Inc多卷积模块，最高池化层通过降维操作有效减少了网络参数和计算开销，不仅提升了运行效率，还增强了对关键特征的提取能力，避免细节丢失，Inc可以从不同尺度提取特征，以增强模型的特征捕捉能力。

本发明授权多卷积模型结合注意力机制的水下图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多卷积模型结合注意力机制的水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.在DICAM模型中，Inc模块通过多个不同尺寸的卷积核或池化操作，从不同尺度提取特征，CAM模块通过特征图的全局统计信息为每个通道学习一个注意力权重系数，实现对重要特征的增强； S2.将DICAM模型处理过的图片输入改进的Shallow-UWnet模型，改进的Shallow-UWnet模型包括多层堆叠的ConvBlock和Inc模块，并在每一个Inc模块之后引入了跳跃连接机制； ConvBlock负责提取局部特征，Inc模块通过多分支卷积提取不同尺度的结构信息，跳跃连接将浅层输入与深层特征融合； DICAM模型包括Inc模块，Inc模块包含四个并行的分支路径： 第一个分支采用1×1卷积后接3×3卷积，提取设定尺度的纹理与边缘信息； 第二个分支在1×1卷积的基础上使用5×5卷积，捕捉上下文信息； 第三个分支通过3×3的最大池化结合1×1卷积，抑制局部噪声； 第四个分支直接使用1×1卷积，用于保留原始的局部特征和颜色信息； 通过在通道维度拼接四个分支的输出，Inc模块实现了多尺度特征的高效融合； DICAM模型将Inc模块分别作用于图像的R、G、B三个通道上，能够分别处理每个通道受到的退化影响，提取具有辨识度的颜色特征； DICAM模型包括CAM模块，CAM模块通过特征图的全局统计信息为每个通道学习一个注意力权重系数，实现对重要特征的增强，具体方法如下： 步骤一、对于由Inc模块提取的第m个特征图Fm，先利用全局平均池化对其进行压缩，得到通道维度上的描述向量，该向量表示每个通道整体响应的统计平均值，公式如下： ； 步骤二、将GAP向量通过一个全连接层降维，再通过另一个全连接层升维，公式表示为： ； 其中，和分别表示降维与升维的全连接权重矩阵，表示Softsign激活函数，r为压缩率； 步骤三、注意力系数Coeffm被重新扩展为与原始特征图形状相同，通过逐通道乘法进行特征调整： ； CAM模块可对特征图的通道选择性增强，并插入网络中多个阶段。

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