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龙图腾网获悉山东省淡水渔业研究院(山东省淡水渔业监测中心)申请的专利一种基于深度学习的渔业养殖水质图像增强处理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：CN120071110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510137599.1，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于深度学习的渔业养殖水质图像增强处理方法是由高云芳;刘峰;李娴;董俊;胡斌;朱永安设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的渔业养殖水质图像增强处理方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的渔业养殖水质图像增强处理方法，通过采集高低分辨率水质图像数据并进行预处理，生成水质图像数据集；然后，利用多层级递归特征提取和动态权重因子，构建多级递归特征分离模块，生成光照和反射分量；接着，基于自适应拉普拉斯算子提取高频信息，并与原始特征融合，构建高频特征融合模块；通过设计调控频域增强函数，构建特征响应调节模块，对光照分量进行频域增强；最终，将多级递归特征分离、高频特征融合和特征响应调节模块集成，构建图像增强优化模型，并通过噪声损失和光照损失优化模型；通过训练该深度学习模型，输出增强后的渔业养殖水质图像，提高图像质量，优化水质监测效果。

本发明授权一种基于深度学习的渔业养殖水质图像增强处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的渔业养殖水质图像增强处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集渔业养殖水质高分辨率与低分辨率图像数据，生成水质图像数据集，对水质图像数据集进行预处理； S2、通过对输入水质图像进行多层级递归式特征提取，生成图像分量： ； ； ； 其中，表示递归次数，表示递归特征生成策略，其中表示通道混洗，表示最大池化，表示深度可分离卷积；表示为输入水质图像经过次递归生成策略，表示为输入水质图像经过操作后生成的分量特征，基于多层级递归式特征提取与动态权重因子，构建多级递归特征分离模块，通过所述多级递归特征分离模块，水质图像数据生成光照分量和反射分量； S3、基于自适应拉普拉斯算子构建高频特征融合模块，通过所述高频特征融合模块，从光照分量和反射分量中提取高频信息，高频信息与原始特征融合生成高频特征； S4、设计调控频域增强策略用于构建特征响应调节模块，通过所述特征响应调节模块，对光照分量进行频域增强，生成增强后的光照分量； S5、集成多级递归特征分离模块、高频特征融合模块和特征响应调节模块，构建渔业养殖水质图像增强优化模型，并基于噪声损失、和光照损失定义模型的最终损失； S6、使用渔业养殖水质图像数据集，训练基于深度学习的渔业养殖水质图像增强优化模型，输出增强后的渔业养殖水质图像。

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山东省淡水渔业研究院(山东省淡水渔业监测中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区解放路162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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