1.一种水下磁测机器人对于磁异常处采样图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集水下磁异常处的图像，并构建基础的磁性目标图像数据库；

S2、基于超采样策略对数据库中的图像进行分辨率优化；

所述超采样策略的具体方法为：

将 图像中一个像素分割为多个子像素，并为每个子像素绘制一条射线，其中，H为图像高度，W为图像宽度；

超采样后像素p的颜色可以用如下公式表示：；

其中 表示训练图像中像素p的所有可能的射线的方向的集合， 是 中包含的所有入射光线的辐射的组成的栅格化过程；训练射线方向从 中采样；将一个像素均匀分割成一个 网格像素集合 ，则训练射线方向从 中选取，其中；

通过渲染子像素，可以获得一个 图像 ；

S3、通过细化网络逐个补丁的细化策略，利用步骤S2优化后生成的高分辨率图像进行逐个补丁细化，通过补充图像细节，实现对图像的进一步优化，生成一张高分辨率的图像；

所述步骤S3的具体方法如下：

S3‑1、设定参考补丁 ；

S3‑2、通过细化网络从超采样和参考补丁 产生的图像中编码合成补丁 ；

S3‑3、超采样的编码特征经过最大池化后，与补丁 的编码特征连接，将 解码生成细化补丁；

S4、使用可泛化辐射神经网络结合经步骤S2、S3优化后的高分辨率图像作为输入生产新视角图像，所述可泛化辐射神经网络包括视觉特征变换神经网络、Epipolar聚合器变换神经网络和参考视图聚合器变换神经网络；

所述步骤S4的具体方法如下：

S4‑1、通过视觉特征变换神经网络，输入是由视图k和第m个采样深度索引的一组面片线性嵌入和位置编码向量 ，首先将零层输入的特征连接定义为：；

对每个深度样本重复，因此它对K个视图序列进行操作，；

S4‑2、通过Epipolar聚合器变换神经网络沿每条极线聚合信息，从而生成每个参考视图特征，输入是集合 ，与位置编码连接，参考集合 中与视图 相对应的特征，每个视图都重复变换神经网络，因此沿着M个极线样本序列操作，首先计算；

其中 是表示目标射线的特殊标记，然后，沿着M个极线样本应用学习的加权和，如下所示：；

；

得到每个视图k的特征向量，其中W1是可学习的权重， 是对应于目标光线标记的输出；

S4‑3、参考视图聚合器变换神经网络输入是与相机相对位置编码连接的每参考视图特征 的集合，形式上，计算；

计算混合权重

；

其与来自Epipolar聚合器变换神经网络的权重结合使用，以通过在每个参考视图处沿每个极线样本混合颜色来估计目标射线的颜色，；

其中 是沿对极线k的第m个样本的像素颜色，通过使用两组注意力权重 和 来实现，允许混合来自所有对极线样本和所有参考视图的颜色。

2.根据权利要求1所述的水下磁测机器人对于磁异常处采样图像处理方法，其特征在于，所述步骤S1中，采集图像时，利用水下磁测机器人结构中的摄像头围绕探测到的磁异常处拍摄100图像，每张图像视角不同且均匀分布在磁异常处。