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申请/专利权人：宁波博海深衡科技有限公司
摘要：本发明涉及水下成像技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的水下图像三维重构方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取目标水下位置数据；根据目标水下位置数据进行单视角初步拍摄，得到水下目标初步拍摄图像；对水下目标初步拍摄图像进行图像模糊度分析，生成水下目标单视角图像模糊度数据；对水下目标单视角图像模糊度数据进行目标运动识别，生成目标运动识别数据；根据目标运动识别数据对标准水下目标单视角拍摄图像进行目标分类，生成第一水下目标类型数据和第二水下目标类型数据.本发明通过对水下目标进行图像模糊补偿、多视角拍摄和精确深度估计，提高了三维图像重建的全面性和准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的水下图像三维重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取目标水下位置数据；根据目标水下位置数据进行单视角初步拍摄，得到水下目标初步拍摄图像；对水下目标初步拍摄图像进行图像模糊度分析，生成水下目标单视角图像模糊度数据；对水下目标单视角图像模糊度数据进行目标运动识别，生成目标运动识别数据；步骤S2：根据目标运动识别数据对标准水下目标单视角拍摄图像进行目标分类，生成第一水下目标类型数据和第二水下目标类型数据；基于第一水下目标类型数据和第二水下目标类型数据对标准水下目标单视角拍摄图像进行多视角拍摄补偿，从而生成标准水下目标多视角拍摄图像；步骤S3：对标准水下目标多视角拍摄图像和标准水下目标单视角拍摄图像进行图像重合，生成目标视角重合图像；对目标视角重合图像进行深度估计，生成水下目标深度图；将目标视角重合图像和水下目标深度图进行深度融合重建，生成目标水下融合深度图；步骤S4：对目标水下融合深度图和标准水下目标多视角拍摄图像进行三维点云转换，生成目标水下三维点云数据；对目标水下三维点云数据进行三维模型构建，生成目标水下三维初步模型；对目标水下三维初步模型进行模型渲染，从而生成高精度目标三维水下模型，以执行水下图像的三维重构作业。
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