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申请/专利权人：合肥高晶光电科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于稀疏降维的像机镜头畸变校正方法，涉及图像处理技术领域，解决了现有技术在对畸变图像进行校正时，由于操作复杂而影响校正效率和准确度的技术问题；本发明通过稀疏降维算法得到畸变图像上特征点的畸变系数，基于特征点的色相特征向量与畸变系数对人工智能模型进行训练获取畸变校正模型；本发明基于计算得到的畸变系数，通过畸变系数对待校正图像进行校正，得到目标图像；本发明通过训练畸变校正模型来得到畸变系数，并通过畸变系数对待校正图像进行畸变校正可提高畸变校正的精度与效率；本发明通过比对畸变图像与对应无畸变图像的色相特征，得到特征点对，通过特征点对计算得到畸变系数，能够提高畸变校正的精度。
主权项：1.一种基于稀疏降维的像机镜头畸变校正方法，其特征在于，包括：步骤一：收集原始图像数据；对原始图像数据进行数据预处理，得到标准图像数据；其中，标准图像数据包括若干畸变图像以及畸变校正之后的无畸变图像，数据预处理包括图像降噪、增强、图像、旋转、缩放、裁剪和灰度变换；步骤二：比对畸变图像和对应无畸变图像的色相特征，获取若干特征点对；通过稀疏降维算法计算特征点对的若干畸变系数；其中，稀疏降维算法为主成分分析法或者稀疏编码；步骤三：基于若干特征点对的色相特征向量以及对应的畸变系数整合为标准训练数据，通过标准训练数据训练人工智能模型，得到畸变校正模型；步骤四：对待校正图像进行数据预处理，得到原始图像；获取原始图像的特征点，将特征点的色相特征向量输入至畸变校正模型中，得到待校正图像的畸变系数；通过畸变系数对原始图像进行校正，得到目标图像。
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百度查询： 合肥高晶光电科技有限公司 一种基于稀疏降维的像机镜头畸变校正方法
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