基于水下成像模型的端到端水下三维重建方法与系统

本发明公开了一种基于水下成像模型的端到端水下三维重建方法与系统，属于水下图像处理技术领域。本发明将深度学习位姿估计与水下成像模型相结合；首先采集多帧水下图像序列作为输入，构建一个深度神经网络，该网络主要包括两个核心子模块：一是位姿估计网络；二是三维重建网络，根据预测的位姿与图像内容，完成稠密的点云或体素重建，将位姿估计与三维重建过程集成于同一系统中，实现整体联合优化；并结合自适应水下成像模型，对水下光照衰减、散射等物理过程进行建模，从而提升重建结果的真实感与准确性。本发明实现了实现对复杂水下环境中的图像进行高质量的三维重建，能够广泛应用于海洋工程、水下机器人、海底地形测绘、水下文物保护。