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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种水下图像增强模型训练方法及增强方法、设备及介质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：CN119399576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411421720.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种水下图像增强模型训练方法及增强方法、设备及介质是由沈礼权;余檬设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下图像增强模型训练方法及增强方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种水下图像增强模型训练方法及增强方法、设备及介质，其中所述的模型包括水下内容编码器、水下失真编码器、空中内容编码器、合成图像生成器、增强图像生成器、分割编码解码网络、分割解码器和语义感知对比模块；该模型训练方法通过训练图像预处理、前向交叉转换、后向交叉转换、语义感知和双任务引导步骤获取用于计算模型损失的相关数据，利用模型损失对所述的水下图像增强模型进行训练；所述的增强方法利用上述训练方法训练后的模型实现对待增强水下图像进行增强处理。与现有技术相比，本发明提供一种基于解纠缠表示的模型训练方法，使得训练后的模型能专注于增强对机器视觉任务有益的特征从而达到提高水下机器视觉任务性能的目的。

本发明授权一种水下图像增强模型训练方法及增强方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种水下图像增强模型训练方法，其特征在于，所述的水下图像增强模型包括水下内容编码器、水下失真编码器、空中内容编码器、合成图像生成器、增强图像生成器、分割编码解码网络、分割解码器和语义感知对比模块；该训练方法包括： 训练图像预处理：将水下数据集与空中数据集随机组合形成非配对数据组，并对所述的非配对数据组进行预处理得到输入图像对；所述的输入图像对包括水下图像和空中图像； 前向交叉转换：利用水下内容编码器、水下失真编码器、空中内容编码器、合成图像生成器以及增强图像生成器基于解纠缠表示将输入图像对进行前向交叉转换，分别对水下图像和空中图像进行第一特征提取，基于所述的第一特征生成增强图像和合成图像；所述的第一特征包括水下内容特征、水下失真特征和空中内容特征； 后向交叉转换：利用水下内容编码器、水下失真编码器、空中内容编码器、合成图像生成器以及增强图像生成器基于解纠缠表示将增强图像和合成图像进行后向交叉转换输出重构图像，所述的重构图像包括空中重构图像和水下重构图像； 语义感知：将输入图像对、增强图像和合成图像输入语义感知对比模块提取第二特征，并将第二特征按预设规则组成两个三元组，将所述的三元组进行处理输出对比损失； 双任务引导：将水下内容特征输入分割解码器输出特征级结果，将增强图像输入分割编码解码网络输出图像级结果； 获取模型损失：基于输入图像、重构图像、第一特征、增强图像、合成图像、对比损失、图像级结果和特征级结果获取模型损失； 模型训练：利用模型损失对所述的水下图像增强模型进行训练。

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