水下偏振

PolarRestore Agent：面向水下计算偏振成像的可审计台阶式 RAW 恢复系统 一、项目概述 PolarRestore Agent 是一个离线、确定性、可审计的科研型原生 Agent，面向水下 DoFP（Division of Focal Plane）偏振 RAW 图像恢复。系统不是把深度网络包装成“一键增强”按钮，而是把感知、起点确认、目标语义选择、路径规划、模型执行、质量审计、自动停止、结果选择和证据导出组织成闭环。它接收真实实验产生的 1024×1024、uint8、无文件头 RAW，输出四个偏振方向的 16 位定量图像、偏振派生量、逐节点质量曲线、机器可读决策卡和完整运行轨迹。 项目的核心价值是把一个容易被“视觉效果”掩盖的图像恢复任务，转化为可复核的科学计算流程：每个节点都有来源标签，原生实测边界与未实测中间态严格区分，模型哈希、输入校验、停止原因和异常告警均被记录，便于复现、审计和进一步实验。 二、现实问题与应用场景 水下图像同时受到吸收、散射、偏振选择性衰减、相机响应和采样布局影响。普通 RGB 增强通常只追求观感，无法回答“当前恢复状态对应什么实验条件”“是否越过了可靠边界”“是否出现偏振物理异常”等问题。本项目服务于水下目标识别、偏振实验分析、材料与文物观察、浑浊介质成像研究等场景，重点解决以下工程难题：RAW 是否完整合法；输入位于哪个实验起点；目标是干燥参考语义还是清水语义；恢复步长如何细化；何时应停止；结果是否足以作为科研证据。 三、数据、目标语义与实验基础 系统明确支持两种不同物理语义，而不自动猜测：dry_reference_-0.5g，支持区间为 −0.5 至 6.0 g、原生步长 0.5 g；clear_water_0g，支持区间为 0 至 1.5 g、原生步长 0.3 g。这里的“g”是实验投料质量，不是 NTU，也不是通用浑浊度单位。两种终点的物理含义不同，必须由用户或实验配置显式指定。 项目使用的真实科研材料包括旧域 20 个物体轨迹、新域 6 个实验目录中的 84 条轨迹，以及统一重跑产生的 104 条路径、2664 个 0.1 g 节点和 784 个实测参考节点。原生模型和实验资料保存在项目目录中，活动模型文件大小为 4,024,754 字节，SHA-256 为 843ec5691e819ef5530cb2816f26be630466f833df59c35099564a904b52a997。 四、偏振物理与数理基础 RAW 按 4×4 偏振超像素解析，角度排列为（90，45，135，0），块内求均值得到 I₀、I₄₅、I₉₀、I₁₃₅。Stokes 参数为： S₀ = ½[(I₀ + I₉₀) + (I₄₅ + I₁₃₅)] S₁ = I₀ − I₉₀ S₂ = I₄₅ − I₁₃₅ 偏振度和偏振角分别为： DoLP = √(S₁² + S₂²) / max(S₀，ε) AoP = ½ atan2(S₂，S₁) mod π 其中 ε 用于避免低照度除零；AoP 具有 π 周期，不能把 0° 与 180° 当成不同方向。系统仅在 S₀/2 ≥ 0.02 且 DoLP ≥ 0.05 时把像素纳入偏振有效掩膜，并对无效区域进行显式标记。四个偏振通道始终联合处理，避免单通道增强破坏 Stokes 一致性。 细步长节点不是凭空生成的新观测。对相邻实测原生节点，系统根据四角强度、DoLP、AoP 的有效统计量构造特征向量，计算累计特征弧长，再用单调 PCHIP 插值生成中间状态。对浓度 c，线性权重可写为 w(c)=(s(c)−s₁)/(s₂−s₁)，中间状态为 X(c)=clip[(1−w)X₁+wX₂，0，1]。原生端点被精确锁定；中间节点统一标记为 model_intermediate_unmeasured，表示模型化路径状态，不等同于同浓度实拍真值。 五、恢复模型与 Agent 闭环 恢复骨干是残差锚定 U-Net。网络输入包括当前状态、原始观测和三个浓度条件，输出经过 tanh 约束的残差；在约 0.5 g 原生跨步中，残差幅度约束为 0.08，再裁剪到 [0，1]。权重以恒等残差方式初始化，使系统从“尽量不改变输入”开始，降低级联误差。v4 模型封装了冻结的双专家和内嵌估计器，保持离线运行与供应链可核验。 Agent 的执行顺序为：一，校验文件长度、类型、布局和模型哈希；二，读取用户给定起点，或用 PLS 回归与保序回归估计起点并吸附到最近原生节点；三，显式选择目标语义、终点、步长和停止风险；四，仅在有监督的原生边界调用神经模型，中间节点由偏振特征曲线重采样；五，对每个节点执行结构、动态范围、饱和比例、DoLP、AoP 和步进突变审计；六，使用参考分数或无参考守护分选择峰值、提前停止、回退输入或弃权；七，导出全部图像、曲线和决策证据。 参考辅助综合分数为： Qref = 0.35 SSIM₄ + 0.25 SSIMS₀ + 0.20(1−MAEDoLP) + 0.20[(simAoP+1)/2] 基础模型总损失采用多项约束的加权和：强度 L1 项、SSIM 项、S₀ 项、DoLP 项和 AoP 方向项的权重分别为 0.60、0.20、0.12、0.05、0.03，权重和为 1。无参考守护分只用于路径内筛查，不是 PSNR、SSIM 或物理真值证明；它结合饱和、偏振异常、局部结构变化和持续收益下降进行风险控制。典型门限包括输入步长 DoLP 异常增量 0.08、守护饱和增量 0.08、DoLP 异常增量 0.15、平均步进变化 0.12、最小收益 0.005、持续下降 0.02、耐心窗口 4 个节点；参考模式在连续 3 个节点下降 0.00025 后停止。 六、实测结果与黑客松演示 在包含训练对象或实验的描述性端点评估中，旧域四角 SSIM 为 0.668823，S₀ SSIM 为 0.679503，DoLP MAE 为 0.150774，AoP 圆周 MAE 为 36.902°，综合分为 0.695484；新域对应数值为 0.835841、0.843146、0.131713、24.883° 和 0.829087。未知起点估计实验中，旧域 20 个物体五折结果的连续起点 MAE 为 0.4516 g、执行节点 MAE 为 0.4365 g、落在一个原生步长内的比例为 80%；新域 6 个实验三折结果分别为 0.4791 g、0.4690 g 和 50%，属于实验性证据，不能替代独立泛化测试。 六对象模型一测共导出 286 个输出节点和 1144 张四角 16 位 PNG，平均综合质量变化为 +0.0445。黑客松预计算“鼎”案例的实际起点为 4.0 g，目标为 dry_reference_-0.5g，自动步长 0.1 g，规划 46 个节点；Agent 执行 8 次原生模型跨步并审计 41 个候选节点，在 0.6 g 发现收益持续下降后停止并选择该候选。该案例展示的是“可控路径加风险停止”，不是宣称对所有水下场景都能恢复到真实最优。 七、工程实现与可复现性 项目提供离线 Python Agent、命令行接口、单文件 HTML 科研展示页和 26 页 A4 技术报告。每次运行输出 decision_card.json、agent_trace.json、node_metrics.csv、16 位定量节点栈、输入/选中结果包、接触图、盲质量曲线和运行卡。验证结果包括：模型哈希与大小匹配；Agent 测试 9 项全部通过；Ruff 检查通过；已知起点和未知起点 GPU 运行通过；HTML 在 Chromium 中无阻塞错误、支持三案例切换且移动端无溢出；PDF 含 10 幅研究图、公式可提取、页数不少于 26 页。所有关键结果均可由项目源文件、模型清单、实验报告和验证 JSON 交叉核验。 八、创新点、边界与后续计划 项目创新不在于堆叠一个更大的网络，而在于把科研模型转化为具有状态、工具、策略、门控和证据的原生 Agent：原生监督边界与模型化中间态分层；目标语义显式选择；自动步长、路径采样与停止决策统一；参考指标与无参考守护严格分离；每次运行可回放、可审计、可拒绝。 必须明确的科学边界是：细步长增加路径和审计密度，不增加观测信息；中间态不等价于同浓度实测真值；投料克数不等价于 NTU；当前证据不支持跨相机、水体、颗粒、曝光和照明条件的泛化结论；不支持 RGB 增强能力的外推。下一阶段将引入独立外部测试集、多相机标定、跨水体校准、置信区间和人工盲评，并把中间节点验证扩展为真实同浓度采样实验。 结语 PolarRestore Agent 将“水下偏振图像恢复”从单次模型推理提升为可解释、可停止、可复现、可审计的科研计算系统。它以真实实验数据为基础，以偏振物理和数理约束为门槛，以工程证据链为保障，展示了 AI 模型如何在高不确定性科学任务中承担谨慎而明确的决策责任