基于深度学习的水下机器人成像算法优化方法

本发明公开了基于深度学习的水下机器人成像算法优化方法，涉及水下机器人技术领域，包括首先采用曲面CMOS阵列传感器来进行水下光场动态捕捉，并且根据场景光强的变化自适应地调节曲面CMOS阵列传感器的焦距，并且在场景变化时激活局部像素；设计量子卷积核，将经典卷积运算映射为量子线路，构建混合计算流水线，将光学和声学数据进行量子态联合编码和跨域特征融合，得到融合后的数据；通过量子傅里叶变换和量子卷积，融合不同模态的数据，提高成像的准确性和鲁棒性，能够在不同水体浊度和光照条件下动态调整光学图像和声呐数据的权重，提高融合效果，减少模型误差，能够实时调节超表面参数，实现亚波长级波前调控，提高成像系统的适应性和鲁棒性。