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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于隐式熵学习的水下视觉图像高效重构方法、系统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：CN121074161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511606861.9，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权基于隐式熵学习的水下视觉图像高效重构方法、系统是由项韶;杨柳;张文安;杨旭升;颜晨航;周叶剑;付明磊设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐式熵学习的水下视觉图像高效重构方法、系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于隐式熵学习的水下视觉图像高效重构方法、系统，包括：获取输入图像，输入图像为水下机器人采集的原始图像；对输入图像进行特征提取得到高纬度特征，提取获取辅助特征，对高纬度特征、辅助特征进行量化操作；对辅助量化特征进行编码生成辅助特征码流，解码复原得到辅助量化特征，解码提取潜在上下文信息，隐式熵建模模块将上下文信息融合到对高纬度量化特征的分布预测；对高纬度量化特征进行编码生成高纬度特征码流；对高纬度特征码流进行解码复原得到高纬度量化特征，使用解码器对高纬度量化特征进行特征解码得到重构图像。本发明能够解决传统图像压缩算法在水下复杂环境下压缩性能不足、重建质量较差等问题。

本发明授权基于隐式熵学习的水下视觉图像高效重构方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式熵学习的水下视觉图像高效重构方法，其特征在于，包括步骤： 获取输入图像，所述输入图像为水下机器人采集的原始图像； 对所述输入图像进行特征提取得到高纬度特征，对所述高纬度特征进行量化操作得到高纬度量化特征； 对所述高纬度特征进行特征提取以获取辅助特征，对所述辅助特征进行量化操作得到辅助量化特征； 利用先验分布对所述辅助量化特征进行编码生成辅助特征码流，对所述辅助特征码流进行解码复原得到复原后的所述辅助量化特征，对复原后的所述辅助量化特征进行解码以提取潜在上下文信息，隐式熵建模模块通过神经网络学习复杂特征的隐式概率分布，将所述上下文信息与所述高纬度量化特征融合后得到分布预测，包括步骤： 获取输入的所述高纬度量化特征； 基于所述高纬度量化特征的高度和宽度生成归一化坐标； 基于所述归一化坐标和频率信息对所述高纬度量化特征进行位置编码； 获取偏移坐标，并基于所述归一化坐标和所述偏移坐标计算得到相对位置； 利用多层感知机学习所述高纬度量化特征元素间的隐式关系； 基于所述相对位置计算生成面积权重，根据所述隐式关系和所述面积权重局部加权融合得到融合结果； 后置卷积模块基于所述融合结果生成高斯分布参数特征图； 基于高斯参数特征图，将所述上下文信息融合到对所述高纬度量化特征的分布预测，生成构建隐式概率分布，所述隐式概率分布包括：高斯模型均值和方差； 根据所述分布预测对所述高纬度量化特征进行编码生成高纬度特征码流； 利用隐式分布模型对所述高纬度特征码流进行解码复原得到所述高纬度量化特征，使用解码器对复原后的所述高纬度量化特征进行特征解码得到重构图像。

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