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- [发明专利]一种基于深度学习的畸变矫正方法-CN202111105885.8在审
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何云峰;李旸晖;李润坤;黄泽钿;王乐
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中国计量大学
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2021-09-22
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2021-12-24
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G06T5/00
- 本发明公开了一种基于深度学习提取畸变系数的畸变矫正方法,包括:1)生成畸变系数,根据畸变系数计算每个像素到图像中心的距离,从而构建出畸变图像;再进行图像大小设置,获得标准畸变图像。2)利用步骤1)构建的标准畸变图像与其对应的畸变系数对深度神经网络进行训练,构建标准畸变图像和畸变系数之间的映射关系,得到用于畸变系数提取的深度神经网络模型。3)对待矫正畸变图像进行图像大小设置,得到标准待矫正畸变图像,将标准待矫正畸变图像作为深度神经网络模型的输入,利用用于畸变系数提取的深度神经网络模型提取标准待矫正畸变图像的畸变系数。4)根据步骤3)中得到的畸变系数,使用畸变矫正模型实现标准待矫正畸变图像。
- 一种基于深度学习畸变矫正方法
- [发明专利]一种图像调整的方法及装置-CN201810104826.0有效
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王琳;王西颖
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北京奇艺世纪科技有限公司
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2018-02-02
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2020-06-26
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G06T5/00
- 方法包括:获取待处理图像和预先存储的原始透镜畸变率信息,根据原始透镜畸变率信息和预设滤波算法,确定降噪畸变率信息,降噪畸变率信息包括绿光降噪畸变率集合、红光降噪畸变率集合和蓝光降噪畸变率集合,根据第一降噪畸变率集合、待处理图像和预设反畸变算法,确定反畸变图像,第一降噪畸变率集合为绿光降噪畸变率集合、红光降噪畸变率集合和蓝光降噪畸变率集合中的一种,根据绿光降噪畸变率集合、红光降噪畸变率集合、蓝光降噪畸变率集合、反畸变图像和预设反色散算法,确定反畸变反色散图像。采用本发明,可以减小反畸变反色散过程中存在的调整误差。
- 一种图像调整方法装置
- [发明专利]一种免畸变模型的相机畸变校正方法-CN202011310821.7有效
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钟金钢;翁嘉文;周维帅
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暨南大学;华南农业大学
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2020-11-20
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2022-03-29
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G06T5/00
- 本发明公开了一种免畸变模型的相机畸变校正方法,首先计算机生成纵向和横向两组标准条纹图像作为校正模板并在平板显示器显示,相机拍摄这些图像,获得畸变图像;然后分别对两组畸变图像进行相移相位求解和相位解包裹,获得畸变图像的相位分布;获取畸变图像的瞬时空间频率分布,确定畸变中心条纹瞬时频率;接着提取畸变中心附近连续多点的畸变图像相位值,进行线性拟合,获取无畸变图像的相位值;将畸变图像与无畸变图像的相位分布相减,得到畸变图像畸变相位分布,再获得畸变图像畸变量分布;再获取校正坐标系下的畸变量分布后和校正映射图谱;最终利用校正映射图谱对相机拍摄的图像进行畸变校正。本发明无需畸变模型即可校正畸变相机图像。
- 一种畸变模型相机校正方法
- [发明专利]成像装置-CN200810127722.8有效
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长伦生
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富士胶片株式会社
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2008-03-27
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2008-11-19
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H04N5/232
- 数码相机包括畸变校正部件,该畸变校正部件由焦距确定部件、畸变估算部件和校正量计算部件组成。该焦距确定部件在捕获图像时估算焦距。根据该焦距,畸变估算部件估算在捕获图像中的广角畸变和光学畸变的大小。根据该估算,畸变校正部件从光学畸变校正系数表或广角畸变校正系数表中选择适当的系数。使用所选择的系数,校正量计算部件应用坐标变换处理以对捕获的图像造成正的或负的畸变,并且校正广角畸变或光学畸变。
- 成像装置
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