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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利基于双教师知识蒸馏的图像增强方法、装置及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：CN119559106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510118250.3，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权基于双教师知识蒸馏的图像增强方法、装置及存储介质是由陈丽芳;方莲设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双教师知识蒸馏的图像增强方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双教师知识蒸馏的图像增强方法、装置及存储介质，属于数字图像处理技术领域。所述方法提出了一个双教师知识蒸馏的水下图像增强网络，该框架将图像处理的问题分成多个小问题；设计了Freq‑UIE网络并且设计了基于视觉的傅里叶处理模块，对网络不同层添加频域信息从而达到边缘与细节增强的效果；为了更好地对多教师和学生的特征进行匹配和蒸馏，提出了知识收集和蒸馏模块，在每个尺度上对学生与多教师的特征进行处理。实验结果证明，本发明相比于现有技术能够很好地增强图像的细节和纹理信息，颜色恢复地更准确，边缘更清晰。

本发明授权基于双教师知识蒸馏的图像增强方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：当前图像增强模型的训练次数小于等于预设训练次数的一半时，将第一待处理图像传入第一教师模型，将第二待处理图像传入第二教师模型，分别进行处理，同时将所述第一待处理图像和第二待处理图像传入学生模型进行处理；所述第一教师模型和第二教师模型用于执行不同的图像增强任务；步骤2：将所述第一教师模型和第二教师模型和学生模型获取的每层特征图，输入知识收集与蒸馏模块CDK处理，将教师模型和学生模型提取的相同尺度的特征用渐进式特征投影到公共特征空间，对不同尺度的特征分别进行处理；步骤3：步骤2后，得到教师模型和学生模型输出的图像，使用L1损失计算教师模型和学生模型增强结果的差异，同时采用软对比正则化，将教师模型预测的结果作为正样本，采用退化的图片作为负样本，将学生模型生成的图像作为样本，所述学生模型在教师模型指导下学习特征；步骤4：当前训练次数大于预设训练次数的一半时，将第一待处理图像和第二待处理图像输入学生模型，利用损失函数对学生模型进行训练；步骤5：利用训练好的学生模型对待处理图像进行图像增强任务；所述第一教师模型和第二教师模型和学生模型均采用Freq-UIE网络，所述Freq-UIE网络包括编码器和解码器，在所述编码器的浅层加入了输入图像的频域低频特征图，在所述编码器的深层加入了输入图像的频域高频特征图。

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