基于掩模和自监督学习的海浪三维重建

快速、准确的海浪三维重建结果对于海洋工程研究具有重要意义。针对传统海浪三维重建算法处理效率低以及生成点云中孔洞较多影响精度的问题,提出一种结合视差掩模和自监督学习的海浪三维重建算法。首先,基于图像重构、视差平滑和左右视差一致性损失训练网络模型并得到视差图;其次,添加掩模解码器用于掩模图像生成;最后,利用视差公共区域的先验知识,提出一种新的掩模损失函数,以消除图像非公共区域的视差异常值和海面遮挡问题的影响。在Acqua Alta数据集上的实验结果表明,所提算法可以有效减少海浪点云中杂点的数量,在精度接近传统算法的情况下,点云重建速度达到了0.024 s/frame。