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龙图腾网获悉青岛水下机器人系统有限公司申请的专利基于拉普拉斯金字塔和对比学习的水下低质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：CN120339148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510429396.X，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权基于拉普拉斯金字塔和对比学习的水下低质图像增强方法是由赵文凤;王云强设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拉普拉斯金字塔和对比学习的水下低质图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水下自主感知领域的水下图像处理技术，特别是一种基于拉普拉斯金字塔和对比学习的水下低质图像增强方法。包括以下步骤：S1、图像输入与多尺度分解，通过拉普拉斯金字塔分解将输入图像分解为一个低频残差层和数个高频细节层；S2、低频残差层输入全局光照和颜色校正子模块，得到增强后的低频残差层；S3、将增强后的低频残差层和多个尺度的高频细节层输入至频域增强特征模块，得到多尺度增强的高频细节层输出；S4、将增强后的低频层输出与各尺度的高频增强层输出按照拉普拉斯金字塔的逆过程进行渐进式重建；S5、输出结果与应用。可用于水下自主航行器作业任务中光学图像数据的清晰化，提高图像质量。

本发明授权基于拉普拉斯金字塔和对比学习的水下低质图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于拉普拉斯金字塔和对比学习的水下低质图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、图像输入与多尺度分解，通过拉普拉斯金字塔分解将输入图像分解为一个低频残差层和数个高频细节层； S2、低频残差层输入全局光照和颜色校正子模块，得到增强后的低频残差层； S3、将增强后的低频残差层和多个尺度的高频细节层输入至频域增强特征模块，得到多尺度增强的高频细节层输出； S4、将增强后的低频残差层与各尺度增强的高频细节层输出按照拉普拉斯金字塔的逆过程进行渐进式重建； S5、输出结果与应用； 步骤S1的具体实现过程为： 实时采集水下光学图像序列，实时读取最新的一帧图像I w,h,3； 将图像I w,h,3输入拉普拉斯金字塔增强网络模型，分解为多个尺度的频率分量，包括一个低频残差层和数个高频细节层，i=1,2,…,n； 采用监督学习的方式对拉普拉斯金字塔增强网络模型进行训练，使用综合优化损失函数来指导拉普拉斯金字塔增强网络模型的参数优化，综合优化损失函数的方程为： 其中，表示结构一致性损失权重；表示颜色一致性损失权重；表示感知损失权重；表示对比损失权重； 结构一致性损失的函数为： 其中，表示输出生成图像；表示参考图像； 感知损失的函数为： 其中，表示预训练好的神经网络在第i个层上对输入图像所提取到的特征表示； 颜色一致性损失的函数为： 其中，S表示图像被区域划分后形成的一组子集所构成的集合；s表示集合S中的某个具体子集的索引；表示对于第s个子集，需要遍历的数量；p表示在第s个子集中用来索引单个采样单元；x在 ∇x中指图像水平方向的坐标，用于计算水平方向梯度；y在∇y中指图像垂直方向的坐标，用于计算垂直方向梯度； 对比损失的函数为： 其中，表示第i层的生成输出图像；表示第i层的参考图像；表示的第i层的输入未处理图像；表示L1范数；是第i层的加权系数；margin是对比损失中的边距常数。

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