散射场景深度重建，就是指对浸泡在散射介质中的场景进行深度重建。现有的散射场景深度重建方法分为两类:被动式和主动式;前者基于自然光的传播模型来重建场景的深度;后者则使用人工光源。造成了只能获取相对深度或者深度重建的精度不高等局限，尤其是主动光方法往往设备复杂昂贵和难以操作，极大地限制了散射场景深度重建的研究。　　另一方面，近年来计算摄像学的重大进展:瞬态成像，实现了对光线传播过程的描述，在科学研究和生活生产等诸多领域都具有本质的推动作用，如拐角成像、材质识别、运动估计等。早在瞬态成像概念提出之前，就有研究者利用场景对光线的瞬时响应来对散射介质中的物体进行定位。本文从散射场景深度重建和瞬态成像这两个研究领域的结合点出发，围绕散射场景的高精度深度重建和纹理获取等难点展开研究。　　本文的主要工作和创新点包括以下几个方面:　　提出了一种基于瞬态单次散射模型的散射场景深度及纹理重建方法。能够解决被动式的散射场景深度重建方法中存在的光照不足以及只能获取场景相对深度的问题。并且通过推广单次散射模型，加入时间维度的描述;进一步，提出了基于最小二乘优化的纹理重构算法。该方法将瞬态成像技术应用到了散射场景，实现了深度和纹理重建。　　提出了一种基于偏振的瞬态光传输分解与高精度深度重建方法。通过重构能够捕捉光线传播过程运动的瞬态成像数据，建立光线的偏振特性模型，能够将全局光传输进一步分解为反射分量和散射分量;依据反射光的传播过程，找出其峰值点出现的时刻，从而得到场景深度。该方法实现了瞬态成像在散射场景研究领域的新发展与应用。　　提出了一种自适应的偏振瞬态光传输分解与高精度深度重建方法。放宽第二个研究点散射光偏振特性全局一致的假设，使之可以应用在更广泛的场景;建立了瞬态成像过程的自适应偏振特性获取框架;实现计算成像系统。该计算方法克服了传统基于偏振的去散射方法中偏振特性全局一致的假设，实现了散射场景深度重建的拓展。