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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种融合注意力机制的轻量级GAN水下图像增强模型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：CN115861094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211465305.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种融合注意力机制的轻量级GAN水下图像增强模型是由冯建新;韩亚军;潘成胜;孙传林;蔡远航设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合注意力机制的轻量级GAN水下图像增强模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合注意力机制的轻量级GAN水下图像增强模型，包括生成网络和判别网络；所述生成网络包括编码器Encoder和解码器Decoder，所述编码器Encoder包括深度可分离卷积模块和注意力模块，所述解码器Decoder包括多个上采样卷积模块；所述判别网络通过马尔可夫判别器PatchGAN获取图像，该模型在处理合成水下图像和真实水下图像时有很好的效果，且能更好地修正色偏、对比度，保证细节信息不丢失。

本发明授权一种融合注意力机制的轻量级GAN水下图像增强模型在权利要求书中公布了：1.一种融合注意力机制的轻量级GAN水下图像增强方法，包括生成网络和判别网络；所述生成网络包括编码器Encoder和解码器Decoder，其特征在于，所述编码器Encoder包括深度可分离卷积模块和注意力模块，所述解码器Decoder包括多个上采样卷积模块；所述判别网络通过马尔可夫判别器PatchGAN获取图像； 所述编码器包括5个深度可分离卷积模块，每个模块中先使用卷积核大小为3×3，步长为2的深度卷积对图像特征进行提取，接着使用卷积核大小为1×1的卷积来调整通道数； 所述深度可分离卷积模块后面连接有注意力模块CBAM，所述注意力模块CBAM包括通道注意模块CAM和空间注意模块SAM； 所述解码器Decoder包括5个上采样卷积模块，前4个上采样卷积模块采用3×3的滤波器，步长为2的卷积层；在每个卷积层后面连接归一化BN和ReLU激活函数；第5个上采样卷积模块将特征图转换为256×256×3图像输出； 所述判别网络前4层使用3×3的卷积层并进行2倍下采样操作，每一卷积层后添加BN层和LeakyReLU激活层，第5层在卷积层后添加Tanh激活层，5个卷积层用于将256×256×6的输入图像转换为16×16×1的输出图像，最终得到大小为16×16的矩阵，矩阵中的每一个元素都表示输入图像中的一个感受野； 在训练中，联合优化以下损失函数：基于梯度惩罚的WGAN对抗损失、全局相似性损失，以及将感知距离为核心的内容损失。

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