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龙图腾网恭喜华南农业大学申请的专利一种基于双目光学图像的水下三维全景重构方法和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：CN119379810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411469960.2，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种基于双目光学图像的水下三维全景重构方法和系统是由张素敏;尹涛;江彦鹏;黄琼;尹令;张足生;古万荣设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双目光学图像的水下三维全景重构方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双目光学图像的水下三维全景重构方法和系统，能够有效应对海底复杂环境下光学图像退化的问题，通过深度学习算法对图像进行恢复与增强，提高了水下图像重构质量；同时通过优化立体视觉匹配算法，能够生成高精度的水下点云数据；另外，还通过环境自适应的点云校正，修正了光学失真带来的偏差，进一步提高了水下全景重构的精度；本发明能够有效提升水下三维重构的精度和效率，解决传统方法中的图像质量低和光学失真问题，适用于海洋生物调查、水下考古、海洋牧场管理等领域，并为水下环境的研究和利用提供可靠的数据支持。

本发明授权一种基于双目光学图像的水下三维全景重构方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双目光学图像的水下三维全景重构方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用标定后的双目相机从不同位置和角度连续采集若干张水下双目光学图像；S2：利用预设的深度学习算法分别对每张水下双目光学图像进行预处理，所述预处理包括图像去噪、图像增强与复原，以及图像去雾；S3：利用基于稠密匹配的立体视觉匹配算法对预处理后的水下双目光学图像进行逐像素匹配，获取水下场景的稠密深度图，包括：S3.1：对预处理后的水下双目光学图像进行直方图均衡化和图像校正，以提高图像的对比度和一致性；S3.2：特征匹配：提取左右两个视图中的图像灰度信息并基于匹配函数对左右两个视图中的每个像素点进行匹配，获取视差图；所述匹配函数为基于图像灰度差异的匹配代价函数，计算公式为： 其中，Cx,y,d为像素点x,y在视差d下的匹配代价；IL和IR分别为左右两个视图的像素灰度值，N1为以像素点x,y为中心的窗口邻域；所述匹配函数通过在左右两个视图的图像间寻找最小匹配代价，从而确定每个像素的视差值，并构建视差图；S3.3：视差优化：通过双向一致性检测和子像素插值对所述视差图进行优化，并构建全局优化能量函数来最小化不连续性误差，获取优化后的视差图；所述全局优化能量函数的公式为： 其中，Ed为视差图的能量；p和q为特征匹配后的图像中的两个像素点，Cp,dp是点p处视差dp的匹配代价，λ为平滑性权重，T为视差阈值；S3.4：深度计算：获取双目相机的标定参数，根据优化后的视差图，利用视差反演公式计算水下场景中的深度信息，构建水下场景的稠密深度图；所述视差反演公式为： 其中，Zx,y为像素点x,y处的深度值，Dx,y为像素点x,y处优化后的视差值；f和B分别为双目相机标定参数中的焦距和基线距离；根据水下场景的稠密深度图生成水下三维点云数据；S4：根据斯涅耳定律和环境因素，对所述水下三维点云数据进行环境自适应的点云校正，获取校正后的水下三维点云数据；S5：基于ORB-SLAM3框架，对所述校正后的水下三维点云数据进行点云的实时姿态估计和拼接，构建水下三维全景图像。

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