买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于知识转换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：CN116823644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310657193.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于知识转换的水下图像增强方法是由付先平;林鹏;樊子豪;王亚飞;张军设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识转换的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识转换的水下图像增强方法。本发明方法，包括：搭建水下图像增强网络模型；构建第一损失函数；采用第一损失函数约束第一网络模型，采用N张水下图像训练第一网络模型得到教师网络模型；根据教师网络模型构建第二损失函数；采用第二损失函数约束第二网络模型，采用N张水下图像和M张转化图像训练第二网络模型得到学生网络模型；向学生网络模型输入原始图像，学生网络模型对原始图像进行增强处理。通过第二损失函数约束第二网络模型的训练，促进生成的图像更接近于参照图像，具有更鲜明的色彩、更高的对比度、更丰富的纹理与细节。

本发明授权基于知识转换的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识转换的水下图像增强方法，其特征在于，包括： 构建数据集，所述数据集包括第一训练集和第二训练集，所述第一训练集包括N张水下图像及对应的N张参照图像，所述第二训练集包括M张合成水下图像、与M张所述合成水下图像对应的M张转化图像、与M张所述合成水下图像对应的M张参照图像； 搭建水下图像增强网络模型，所述水下图像增强网络模型包括结构相同的第一网络模型和第二网络模型； 构建第一损失函数； 采用所述第一损失函数约束所述第一网络模型，采用N张所述水下图像训练所述第一网络模型得到教师网络模型； 根据所述教师网络模型构建第二损失函数，所述第二损失函数按照以下公式进行计算： ； 其中，=0.5、=0.2、=0.05、=0.1，为平均绝对误差损失函数，为感知损失函数，为梯度损失函数，为知识转换损失函数； 所述知识转换损失函数按照以下公式进行计算： ； 其中，为所述教师模型生成的图像，为学生模型生成的图像； 采用所述第二损失函数约束所述第二网络模型，采用N张所述水下图像和M张所述转化图像训练所述第二网络模型得到学生网络模型； 向所述学生网络模型输入原始图像，所述学生网络模型对所述原始图像进行增强处理。

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大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。