本发明涉及一种具有多场景适应性的透过散射介质模块化成像方法，包括构建散射介质成像卷积神经网络；改进基础结构；采用即插即用模块与基础结构结合组成新的网络结构；采集数据对卷积神经网络进行训练优化；利用优化后的卷积神经网络进行成像。本发明通过在UNet神经网络结构的基础上增加语义嵌入分支模块SEB，将更多的语义信息引入低级特征，更好地实现低级特征与高级特征之间的融合；结合感受野模块，扩大卷积神经网络的感受野，提升特征层的全局性，优化了成像质量；将特征融合模块、密集连接模块和感受野模块与基础结构结合作为即插即用的系列进行应用，提高了神经网络结构的灵活性。