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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种基于光谱超分辨技术的水下图像质量增强方法及系统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：CN118967444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411018606.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于光谱超分辨技术的水下图像质量增强方法及系统是由赵艮平;刘宇轩;肖远昊;吴衡设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光谱超分辨技术的水下图像质量增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光谱超分辨技术的水下图像质量增强方法及系统，该方法包括：获取水下环境拍摄的真实图像、彩色RGB参考图像和高光谱参考图像；基于光谱超分辨神经网络对真实图像进行光谱超分辨；基于颜色校正模块对高光谱重建图像进行补偿退化；构建多任务损失函数；基于多任务损失函数对光谱超分辨神经网络和颜色校正模块进行训练优化，并对待增强的真实图像进行增强，得到最终彩色RGB增强图像。该系统包括数据获取模块、光谱超分辨神经网络模块、颜色校正模块、损失函数构建模块、训练优化模块和增强模块。通过使用本发明，能够实现对水下图像的全面优化和增强。本发明可广泛应用于水下图像质量增强技术领域。

本发明授权一种基于光谱超分辨技术的水下图像质量增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光谱超分辨技术的水下图像质量增强方法，其特征在于，包括以下步骤：获取水下环境拍摄的真实图像、彩色RGB参考图像和高光谱参考图像；基于光谱超分辨神经网络对所述真实图像进行光谱超分辨，得到高光谱重建图像；基于颜色校正模块对所述高光谱重建图像进行补偿退化，得到彩色RGB增强图像；基于所述高光谱重建图像相较于所述高光谱参考图像的光谱重建损失和所述彩色RGB增强图像与所述彩色RGB参考图像的差异损失构建多任务损失函数；基于多任务损失函数对所述光谱超分辨神经网络和所述颜色校正模块进行训练优化，得到训练后的光谱超分辨神经网络和颜色校正模块；将待增强的真实图像输入到所述训练后的光谱超分辨神经网络和颜色校正模块进行增强，得到最终彩色RGB增强图像；所述光谱超分辨神经网络包括浅层特征提取模块、特征映射模块和重建模块，其中：所述浅层特征提取模块包括卷积层和激活函数；所述特征映射模块包括若干个多尺度特征增强模块；所述重建模块包括卷积层、空谱优化模块和激活函数；所述多尺度特征增强模块包括若干个分组大核卷积模块、卷积层和通道选择性门控模块；所述空谱优化模块包括二阶非局部残差模块和通道选择性门控模块；所述分组大核卷积模块包括大核卷积模块和多尺度融合模块；所述基于光谱超分辨神经网络对所述真实图像进行光谱超分辨，得到高光谱重建图像这一步骤，其具体包括：基于所述浅层特征提取模块对所述真实图像进行特征提取，得到第一特征图像；基于所述分组大核卷积模块对所述第一特征图像进行分组特征提取，得到若干组第五特征图像；基于所述卷积层对所述若干组第五特征图像进行特征融合，并压缩特征图通道数，得到第六特征图像；基于所述通道选择性门控模块对所述第六特征图像进行多尺度注意力拼接，得到第七特征图像；基于所述重建模块对所述第七特征图像进行重建，得到高光谱重建图像；所述基于颜色校正模块对所述高光谱重建图像进行补偿退化，得到彩色RGB增强图像这一步骤，其具体包括：基于自适应选择颜色补偿函数对所述高光谱重建图像的波段信息分配权重，得到初始权重向量；基于非负矩阵分解方法将所述高光谱重建图像的波段信息数据矩阵分解为权重矩阵和原型矩阵；基于深度变分信息瓶颈方法和所述原型矩阵对所述权重矩阵进行学习，得到优化后的权重矩阵；基于所述优化后的权重矩阵对所述初始权重向量进行优化，得到优化后的权重向量；基于所述优化后的权重向量对所述高光谱重建图像进行补偿退化，得到彩色RGB增强图像。

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