[发明专利]一种基于卷积神经网络的端到端径向畸变校正方法有效
| 申请号： | 202011344480.5 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112561807B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 英向华;赵赫;佟新;杨锦发;王睿彬;石永杰 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公布了一种基于卷积神经网络的端到端径向畸变校正方法，通过构建可微分的畸变生成和畸变校正模块，采用基于采样网格的损失函数和基于图像重投影的损失函数，通过生成海量径向畸变数据，用于训练畸变参数估计网络，学习径向畸变的几何特征，适用于任意场景下不同畸变程度的图片，实现高效准确地对输入的畸变图像进行校正。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 端到端 径向 畸变 校正 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京大学，未经北京大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011344480.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
