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龙图腾网获悉北京理工大学(珠海)申请的专利基于光斑测距与神经网络的水下成像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：CN121053020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511602489.4，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于光斑测距与神经网络的水下成像方法及系统是由谢海军;周壮;张新;曹宇;苏秉华;蔡波设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光斑测距与神经网络的水下成像方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于光斑测距与神经网络的水下成像方法及系统，属于水下成像技术领域，其中方法包括：S100、通过水下摄像设备搭载可调偏振片，调整偏振片角度并采集目标场景的多角度偏振图像序列；S200、控制蓝绿波段激光器向目标投射非线性光斑图案进行测距；S300、根据折射偏移矢量构建折射校正模型，还原光斑的真实形态；S400、融合多角度偏振图像的空间信息与目标距离数据，生成深度图；S500、基于图优化算法对偏振纹理特征与光斑几何特征进行配准，最小化重投影误差；S600、将配准后的特征与改进深度图输入预训练的深度增强神经网络；S700、基于Transformer网络融合算法对深度神经网络输出的深度图进行进一步的后处理优化。本发明能够提供更精细的绝对深度图。

本发明授权基于光斑测距与神经网络的水下成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光斑测距与神经网络的水下成像方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、通过水下摄像设备搭载可调偏振片，调整偏振片角度并采集目标场景的多角度偏振图像序列； S200、控制蓝绿波段激光器向目标投射非线性光斑图案，基于水下衰减效应和光斑扩展效应进行初步测距，得到初步距离数据，并在所述偏振图像序列中提取光斑的形态特征数据； S300、基于所述多角度偏振图像序列中同一光斑的位置偏差，计算水体折射偏移矢量；根据折射偏移矢量构建折射校正模型，还原光斑的真实形态；基于光斑形态变化对测距精度和最大测距能力的影响，通过校正和补偿方法得到目标距离数据； S400、融合多角度偏振图像的空间信息与目标距离数据，生成初始深度图；应用几何优化算法提升初始深度图的三维结构和连续性，得到改进深度图； S500、基于图优化算法对偏振纹理特征与光斑几何特征进行配准，最小化重投影误差； S600、将配准后的偏振纹理特征与光斑几何特征与改进深度图输入预训练的深度增强神经网络，通过跨模态特征融合模块联合处理，并引入权重自适应融合策略动态调整融合权重，同时应用数值优化算法降低融合误差； S700、基于Transformer网络融合算法对深度神经网络输出的深度图进行进一步的后处理优化，输出最终优化后的深度图； 步骤S300包括： S310、基于归一化互相关算法计算多角度偏振图像序列中同一光斑的位置偏差，公式为：，其中，为不同偏振角度下的图像块灰度矩阵，为对应图像块的灰度均值； S320、计算所述水体折射偏移矢量，公式为：，其中，N为偏振图像总数，为第k幅图像中光斑位置偏差，为水的折射率，为空气折射率，为第k个偏振片旋转角度； S330、通过逆向映射构建折射校正模型，得到：，其中，为观测像素坐标，为校正后坐标，D为折射偏移矢量，d为目标到相机的实测距离，λ为水体光衰减特征长度； S340、基于重投影误差验证所述折射校正模型： ， 其中，为误差，M为校准控制点数量，为第i个控制点的实测坐标，为模型预测坐标，为欧氏距离。

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