东北大学彭玉怀获国家专利权
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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于多尺度上下文感知的半监督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：CN120430966B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510928768.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于多尺度上下文感知的半监督水下图像增强方法是由彭玉怀;韩继群;王静;王晨路设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多尺度上下文感知的半监督水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水下图像处理技术领域，尤其涉及一种基于多尺度上下文感知的半监督水下图像增强方法，包括：建立水下图像增强网络模型，水下图像增强网络模型包括并行的图像恢复分支和细节修复分支，图像恢复分支包括多尺度输入级特征融合模块、多分支混合卷积注意力残差模块、下采样模块、上采样模块；细节修复分支包括像素差分卷积层、归一化层和通道感知前馈神经网络；将图像恢复分支和细节修复分支的输出逐元素相加，得到水下图像增强网络模型的输出；通过半监督学习策略和联合损失函数来训练水下图像增强网络模型；将水下图像输入至训练好的水下图像增强网络模型，得到增强后的水下图像。本发明提升了水下图像的增强效果和跨场景泛化性能。
本发明授权一种基于多尺度上下文感知的半监督水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度上下文感知的半监督水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取水下图像； 建立水下图像增强网络模型，所述水下图像增强网络模型包括并行的图像恢复分支和细节修复分支，所述图像恢复分支包括多尺度输入级特征融合模块、多分支混合卷积注意力残差模块、下采样模块、上采样模块，所述图像恢复分支用于捕捉图像中的全局和局部上下文信息，并将提取到的特征图还原至原始分辨率；所述细节修复分支包括像素差分卷积层、归一化层和通道感知前馈神经网络，所述细节修复分支用于利用差分卷积计算像素的梯度差异，突出水下图像的细节特征和边缘信息； 将所述图像恢复分支和细节修复分支的输出逐元素相加，得到所述水下图像增强网络模型的输出； 通过半监督学习策略和联合损失函数来训练所述水下图像增强网络模型； 将所述水下图像输入至训练好的水下图像增强网络模型，得到增强后的水下图像。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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