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龍圖騰網獲悉大連大學申請的專利一種融合注意力機制的輕量級GAN水下圖像增強模型獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115861094B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211465305.0，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權一種融合注意力機制的輕量級GAN水下圖像增強模型是由馮建新;韓亞軍;潘成勝;孫傳林;蔡遠航設計研發完成，并于2022-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合注意力機制的輕量級GAN水下圖像增強模型在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合注意力機制的輕量級GAN水下圖像增強模型，包括生成網絡和判別網絡；所述生成網絡包括編碼器Encoder和解碼器Decoder，所述編碼器Encoder包括深度可分離卷積模塊和注意力模塊，所述解碼器Decoder包括多個上采樣卷積模塊；所述判別網絡通過馬爾可夫判別器PatchGAN獲取圖像，該模型在處理合成水下圖像和真實水下圖像時有很好的效果，且能更好地修正色偏、對比度，保證細節信息不丟失。

本發明授權一種融合注意力機制的輕量級GAN水下圖像增強模型在權利要求書中公布了：1.一種融合注意力機制的輕量級GAN水下圖像增強方法，包括生成網絡和判別網絡；所述生成網絡包括編碼器Encoder和解碼器Decoder，其特征在于，所述編碼器Encoder包括深度可分離卷積模塊和注意力模塊，所述解碼器Decoder包括多個上采樣卷積模塊；所述判別網絡通過馬爾可夫判別器PatchGAN獲取圖像； 所述編碼器包括5個深度可分離卷積模塊，每個模塊中先使用卷積核大小為3×3，步長為2的深度卷積對圖像特征進行提取，接著使用卷積核大小為1×1的卷積來調整通道數； 所述深度可分離卷積模塊后面連接有注意力模塊CBAM，所述注意力模塊CBAM包括通道注意模塊CAM和空間注意模塊SAM； 所述解碼器Decoder包括5個上采樣卷積模塊，前4個上采樣卷積模塊采用3×3的濾波器，步長為2的卷積層；在每個卷積層后面連接歸一化BN和ReLU激活函數；第5個上采樣卷積模塊將特征圖轉換為256×256×3圖像輸出； 所述判別網絡前4層使用3×3的卷積層并進行2倍下采樣操作，每一卷積層后添加BN層和LeakyReLU激活層，第5層在卷積層后添加Tanh激活層，5個卷積層用于將256×256×6的輸入圖像轉換為16×16×1的輸出圖像，最終得到大小為16×16的矩陣，矩陣中的每一個元素都表示輸入圖像中的一個感受野； 在訓練中，聯合優化以下損失函數：基于梯度懲罰的WGAN對抗損失、全局相似性損失，以及將感知距離為核心的內容損失。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人大連大學，其通訊地址為：116622 遼寧省大連市經濟技術開發區學府大街10號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。