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龙图腾网获悉大连海洋大学;大连天正实业有限公司申请的专利基于自监督的水下图像增强方法、装置及计算机存储介质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：CN115100063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202210753819.X，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于自监督的水下图像增强方法、装置及计算机存储介质是由庞洪帅;蔡克卫;杨志鹏;刘鹰;张涛;刘敏设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督的水下图像增强方法、装置及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自监督的水下图像增强方法、装置及计算机存储介质，涉及图像增强技术领域，包括：建立自监督水下图像增强网络模型；该模型包括使用傅立叶卷积进行水下图像的增强的傅立叶卷积图像增强模块、使用编码器‑解码器结构生成深度图的卷积网络深度估计模块和对增强图像和深度图利用图像成像模型生成自监督训练的伪标签图像的自监督网络成像模块；利用伪标签图像自监督训练建立的自监督水下图像增强网络模型；获取待增强水下图像；将待增强水下图像输入至训练好的自监督水下图像增强网络模型，得到增强后的水下图像。本发明采用自监督的方法实现对水下图像的增强，不需要复杂的人工标注数据集，节省人力和物力。

本发明授权基于自监督的水下图像增强方法、装置及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督的水下图像增强方法，其特征在于，所述方法包括： 建立自监督水下图像增强网络模型；所述自监督水下图像增强网络模型包括傅立叶卷积图像增强模块、卷积网络深度估计模块和自监督网络成像模块；傅立叶卷积图像增强模块使用傅立叶卷积进行水下图像的增强；卷积网络深度估计模块使用编码器-解码器结构生成深度图；自监督网络成像模块用于对傅立叶卷积图像增强模块生成的增强图像和卷积网络深度估计模块生成的深度图利用图像成像模型IFM生成自监督训练的伪标签图像； 利用所述伪标签图像自监督训练建立的自监督水下图像增强网络模型； 获取待增强水下图像； 将所述待增强水下图像输入至训练好的自监督水下图像增强网络模型，得到增强后的水下图像； 其中，利用所述伪标签图像自监督训练建立的自监督水下图像增强网络模型，包括： 获取真实RGB水下图像； 使用傅立叶卷积图像增强模块对所述真实RGB水下图像进行增强，得到所述真实RGB水下图像的增强图像； 使用卷积网络深度估计模块生成所述真实RGB水下图像的深度图； 获得背景光先验； 将所述增强图像、所述深度图以及所述背景光先验输入至自监督网络成像网络模块，利用IFM根据图像生成机制生成与真实RGB水下图像相似的伪标签图像； 利用所述真实RGB水下图像和所述伪标签图像的相似度构建损失函数，更新损失函数的梯度和自监督水下图像增强网络模型参数，得到训练好的自监督水下图像增强网络模型。

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