宁波大学科学技术学院刘奕获国家专利权
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！
龙图腾网获悉宁波大学科学技术学院申请的专利联合图像感知测度与对比学习引导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：CN120953098B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510936033.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权联合图像感知测度与对比学习引导的水下图像增强方法是由刘奕;姜求平;池康喆设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本联合图像感知测度与对比学习引导的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供了联合图像感知测度与对比学习引导的水下图像增强方法，包括：步骤S1，获取带有伪参考标签的第一水下图像数据集、不带标签的第二水下图像数据集和伪参考图像数据集；步骤S2，将第一水下图像数据集输入至HR‑Net网络中得到第一增强图像数据集，引入结构相似性指数得到第一损失函数，基于第一损失函数对HR‑Net网络训练得到第一增强网络；步骤S3，将第二水下图像数据集输入至第一增强网络中得到第二增强图像数据集并结合伪参考图像数据集得到第二损失函数，基于第二损失函数对第一增强网络训练得到第二增强网络；步骤S4，将待增强图像输入第二增强网络得到增强后图像。有益效果是本发明能够突破伪参考标签质量不足的限制，提高水下图像增强效果。
本发明授权联合图像感知测度与对比学习引导的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.联合图像感知测度与对比学习引导的水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取带有伪参考标签的第一水下图像数据集、不带标签的第二水下图像数据集和Semi-UIR网络提供的伪参考图像数据集； 步骤S2，将所述第一水下图像数据集输入至HR-Net网络中得到第一增强图像数据集，引入结构相似性指数并结合所述第一增强图像数据集和所述第一水下图像数据集得到第一损失函数，基于所述第一损失函数对HR-Net网络进行预训练得到第一增强网络； 步骤S3，将所述第二水下图像数据集输入至所述第一增强网络中得到第二增强图像数据集，根据所述第二增强图像数据集和所述伪参考图像数据集得到第二损失函数，基于所述第二损失函数对所述第一增强网络进行预训练得到第二增强网络； 步骤S4，获取并将待增强图像输入至所述第二增强网络中得到增强后图像。
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宁波大学科学技术学院，其通讯地址为：315300 浙江省宁波市慈溪市白沙路街道文蔚路521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。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励