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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于深度学习的镜头变形失真图像透视变换方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119399085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411509847.2，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种基于深度学习的镜头变形失真图像透视变换方法是由朱博煬;李怡林;曾伟良设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的镜头变形失真图像透视变换方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于深度学习的镜头变形失真图像透视变换方法，该方法包括以下步骤：使用ResNet生成矫正图像流对失真图像进行矫正，并根据失真流的畸变系数，通过弹性伸缩卷积生成插值区域并完成插值；通过SuperPoint网络对修正后的图像与指定角度图像进行特征点匹配；使用RANSAC算法计算单应性矩阵，转换修正后的图像的透视角度为指定角度。本发明能够有效地修正图像中的失真，并将修正后的图像转换至指定的透视角度，确保图像信息的准确性和一致性。

本发明授权一种基于深度学习的镜头变形失真图像透视变换方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的镜头变形失真图像透视变换方法，其特征在于，所述一种基于深度学习的镜头变形失真图像透视变换方法，内容包括： 使用ResNet生成矫正图像流对失真图像进行矫正，当失真流畸变系数k0时，根据失真流畸变系数k，通过弹性伸缩卷积生成插值区域并完成插值，其中，所述弹性伸缩卷积生成插值区域并完成插值包括：将被矫正后的图像转化为灰度图像；将任意位置的弹性伸缩卷积的卷积核大小设置为奇数，保证卷积核存在中心点；保证所述弹性伸缩卷积的卷积核大小与该像素点到图像中心的欧式距离dx,y呈正相关关系；所述弹性伸缩卷积的卷积核的值设置过程为：以的值作为半径大小，绕坐标为x,y的点得出一个圆，当卷积核中的i,j位置不在这个圆形范围内，则卷积核的i,j位置上值为0，反之则大于0；根据上述卷积核设置，对灰度图像中的每个像素x,y∈w×h进行卷积运算，如果卷积结果满足阈值条件，则该像素属于有色像素包围区域；判断灰度图像中的每个像素灰度值是否等于0，如果等于0则属于无色像素区域，反之则不属于；将有色像素包围区域与无色像素区域进行与运算，得到插值区域；对矫正后的图像的插值区域使用线性插值，得到修正后的图像； 通过SuperPoint网络对修正后的图像与已有指定角度图像进行特征点匹配； 使用RANSAC算法对匹配到的特征点进行计算，得出单应性矩阵，使用单应性矩阵将修正后的图像的透视角度转换为指定角度。

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