一种多尺度特征的广角图像校正方法

    公开(公告)号:CN119887556A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411961072.2

    申请日:2024-12-30

    Abstract: 本发明公开了一种多尺度特征的广角图像校正方法,首先输入照片和对应的扭曲掩膜,通过一个结构为编码器、TPS预测模块和光流估计模块的结构的神经网络的处理,其中通过解码器模块,获取多尺度下的图像特征点,通过TPS预测模块,获取场景下的特征的薄板模块控制点,输入解码器中获得运动变化流;另外特征通过光流估计模块得到光流场,将光流场和运动变化流结合,获得局部校正的方向并最终对输入的原广角变形图像进行校正。在真实世界的数据集上的实验表明,本发明可以实现关于广场的广角图像校正,同时训练和渲染速度都提升数倍,评价指标也获得更好。本发明解决了高分辨率下的校正性能不良和速度缓慢的问题,可以广泛应用于图像校正的相关应用之中。

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