基于深度学习的单张图像畸变校正

机器视觉深度学习图像畸变相机标定

为了增强畸变校正方法的实时性和适用性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的图像畸变校正方法。首先,使用具有自校准功能的运动结构重建真实相机拍摄的图像序列,以估计相机参数;然后,根据拟合出的第一、第二阶径向畸变参数之间的函数关系,生成常见径向畸变范围内的图像,解决带有第一、第二阶径向畸变注释的畸变图像较少的问题;最后,利用CNN强大的学习能力学习径向畸变的特征,以估计径向的变形情况,并将输入图像映射为畸变系数,实现图像的畸变校正。实验结果表明,相比传统相机标定法,本方法的校正误差约为1 pixel。

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