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龙图腾网恭喜大连海事大学申请的专利一种基于双通道卷积神经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：CN115700731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211441149.4，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权一种基于双通道卷积神经网络的水下图像增强方法是由纪勋;冷娜;王靖淇设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双通道卷积神经网络的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双通道卷积神经网络的水下图像增强方法，涉及水下图像增强与复原技术领域，包括如下步骤：S1：建立图像训练集；S2：将一张待优化目标图像输入至浅层卷积神经网络分支对目标图像的全局结构进行优化，得到全局结构优化图像；S3：将另一张待优化目标图像输入至深层卷积神经网络分支对目标图像进行细节信息恢复，得到细节信息恢复图像；S4：将全局结构优化图像和细节信息恢复图像输入至微调卷积神经网络中，利用张量拼接操作进行图像融合，输出增强后目标图像；S5：对图像训练集中的所有图像进行上述步骤，直至图像增强完毕。本发明能够有效增强对比度低、颜色失真严重的水下图像，同时保留图像的细节信息，较好的改善图像质量。

本发明授权一种基于双通道卷积神经网络的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道卷积神经网络的水下图像增强方法，其特征在于，所述双通道卷积神经网络包括浅层卷积神经网络、深层卷积神经网络和微调卷积神经网络，所述水下图像增强方法包括如下步骤：S1：建立图像训练集，从所述图像训练集中选取图像作为待优化目标图像；S2：将一张待优化目标图像输入至浅层卷积神经网络分支对目标图像的全局结构进行优化，得到全局结构优化图像；所述浅层卷积神经网络包含五个卷积层，卷积核均为3，每个卷积层后接归一化处理函数和LeakyReLU激活函数，并在第一个卷积块与最后一个卷积块中加入残差；S3：将另一张待优化目标图像输入至深层卷积神经网络分支对目标图像进行细节信息恢复，得到细节信息恢复图像；所述深层卷积神经网络包含十三个卷积层，卷积核均为3，每个卷积层后接归一化处理函数和LeakyReLU激活函数，并采用注意力机制模块SEBlock与卷积块共同处理待优化目标图像；S4：将全局结构优化图像和细节信息恢复图像输入至微调卷积神经网络中，利用张量拼接操作进行图像融合，输出增强后目标图像；所述微调卷积神经网络包含六个卷积层，卷积核均为3，每个卷积层后接归一化处理函数和LeakyReLU激活函数；S5：对图像训练集中的所有图像进行上述步骤，直至图像增强完毕。

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