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龙图腾网获悉合肥学院申请的专利基于Transformer和生成式对抗网络的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：CN116309107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211726885.4，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于Transformer和生成式对抗网络的水下图像增强方法是由杨静;高志;何立新;陈海文;张召霞设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer和生成式对抗网络的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于Transformer和生成式对抗网络的水下图像增强方法，与现有技术相比解决了难以针对水下图像进行增强处理的缺陷。本发明包括以下步骤：水下图像的获取和预处理；水下图像增强模型的构建；水下图像增强模型的训练；待增强水下图像的获取；水下图像的增强处理。本发明利用基于窗口的双重局部增强模块来弥补Transformer在提取局部特征的不足，进一步的消除模糊；使用含有双分支判别器的生成式对抗网络来生成更真实的色彩，使得增强后的图像更符合人类视觉系统。

本发明授权基于Transformer和生成式对抗网络的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer和生成式对抗网络的水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 11水下图像的获取和预处理：获取水下图像并进行预处理； 12水下图像增强模型的构建：基于Transformer和生成式对抗网络构建水下图像增强模型； 所述水下图像增强模型的构建包括以下步骤： 121设定水下图像增强模型包括三部分：双重局部增强模块、生成器网络结构和双分支判别器结构； 122构造基于窗口的双重局部增强模块：构建适合水下图像增强的基于窗口的双重局部增强模块； 123构造生成器网络结构：在Encoder-Decoder框架的基础上增加了Inception、Bottlenect以及Fusion模块，以此构造出生成器网络结构； 124构造双分支判别器结构：构造含有特征分支和色彩分支的双分支判别器； 13水下图像增强模型的训练：将预处理后的水下图像输入水下图像增强模型进行训练； 14待增强水下图像的获取：获取待增强水下图像，并进行预处理，将所有的图像大小均采用双三次线性插值调整为256×256的大小； 15水下图像的增强处理：将预处理后的待增强水下图像输入训练后的水下图像增强模型，获得水下图像的增强结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥学院，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经济技术开发区锦绣大道99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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