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龙图腾网获悉中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于改进型ARLTGAN模型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：CN121563777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610091975.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于改进型ARLTGAN模型的水下图像增强方法是由杨正刚;丁朋;邹宇杰;陈星宇;朱磊;覃荣翰设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进型ARLTGAN模型的水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像增强技术领域，公开了一种基于改进型ARLTGAN模型的水下图像增强方法，包括获取水下机器人拍摄的原始图像，进行归一化预处理，形成待处理图像；加载水下图像增强模型，所述水下图像增强模型由改进型ARLTGAN模型训练生成，用于实现低质量退化水下图像ILR去噪、像素增强，输出高分辨率图像Ioutput；所述水下图像增强模型包括生成器和判别器；向所述水下图像增强模型输入所述待处理图像，输出高分辨率图像Ioutput。本发明引入了改进型ARLTGAN模型，对生成器和判别器的网络架构创新，设置多源损失函数，实现水下图像高质量增强与关键缺陷特征突出，克服现有水下图像处理技术对复杂水下环境适应性欠佳的技术缺陷。

本发明授权一种基于改进型ARLTGAN模型的水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型ARLTGAN模型的水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取水下机器人拍摄的原始图像，进行归一化预处理，形成待处理图像；所述原始图像具有散斑噪声、蓝绿色偏、低对比度及细节模糊特点； 加载水下图像增强模型，所述水下图像增强模型由改进型ARLTGAN模型训练生成，用于实现低质量退化水下图像ILR去噪、像素增强，输出高分辨率图像Ioutput；所述水下图像增强模型包括生成器和判别器；所述生成器包括浅特征模块、深特征模块和图像重建模块，用于输出高分辨率图像Ioutput；所述生成器的构建方法包括以下内容： 采用3×3卷积层与LeakyReLU激活函数构建浅特征模块，提取水下标准退化图像样本集Iinput的基础特征Fshallow，向所述深特征模块传输；所述基础特征Fshallow包括基础纹理和轮廓特征； 采用6个增强残差密集块RRDB-Ⅱ、6个轻量化视觉Transformer模块LightViT-Plus及智能适配特征融合AFF-Ⅱ模块构建深特征模块；所述RRDB-Ⅱ用于提取基础特征Fshallow中的局部特征，所述LightViT-Plus用于捕捉基础特征Fshallow中的全局特征，所述AFF-Ⅱ模块用于动态生成注意力权重α，加权融合所述局部特征和全局特征，形成深特征Fdeep传输至所述图像重建模块； 采用渐进式上采样结构和残差连接构建图像重建模块，用于将所述深特征Fdeep重建为高分辨率图像，输出高分辨率图像Ioutput； 向所述水下图像增强模型输入所述待处理图像，输出高分辨率图像Ioutput； 其中，所述RRDB-Ⅱ与LightViT-Plus采用分组级联方式，且每组级联后接入1个AFF-Ⅱ模块，所述分组级联方式为2个RRDB-Ⅱ与1个LightViT-Plus形成一组级联； 所述RRDB-Ⅱ内置多个密集块，每个密集块的结构为残差连接+跨层通道注意力； 所述LightViT-Plus采用小窗口注意力机制，引入局部交叉注意力层，将窗口内特征与相邻窗口边缘特征进行交互； 所述AFF-Ⅱ模块采用2层1×1卷积与Sigmoid激活函数动态生成注意力权重α，加权融合所述局部特征和全局特征。

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中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：550081 贵州省贵阳市观山湖区兴黔路16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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