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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于合成畸变增强的鱼眼图像矫正方法及系统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：CN120807371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511241529.7，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种基于合成畸变增强的鱼眼图像矫正方法及系统是由徐晶晶;王采奕;沈卓群;侯贵轩设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于合成畸变增强的鱼眼图像矫正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于鱼眼图像矫正领域，为解决现有方法易导致图像模糊或几何结构失真的问题，提供了一种基于合成畸变增强的鱼眼图像矫正方法及系统。其中，基于合成畸变增强的鱼眼图像矫正方法包括利用双重中点圆映射模型对原始图像进行非线性几何变换，生成具有强畸变特征且结构清晰的合成鱼眼图像样本，形成合成鱼眼图像样本集；基于所述合成鱼眼图像样本集并联合多重损失函数来训练畸变矫正网络模型，利用训练完成的畸变矫正网络模型来矫正待处理鱼眼图像，以实现畸变区域的还原并输出无畸变鱼眼图像，其能够提升在复杂畸变条件下的图像还原能力和模型的鲁棒性。

本发明授权一种基于合成畸变增强的鱼眼图像矫正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于合成畸变增强的鱼眼图像矫正方法，其特征在于，包括： 利用双重中点圆映射模型对原始图像进行非线性几何变换，生成具有强畸变特征且结构清晰的合成鱼眼图像样本，形成合成鱼眼图像样本集； 基于所述合成鱼眼图像样本集并联合多重损失函数来训练畸变矫正网络模型，利用训练完成的畸变矫正网络模型来矫正待处理鱼眼图像，以实现畸变区域的还原并输出无畸变鱼眼图像； 其中，所述畸变矫正网络模型采用编码器-解码器结构；在编码器及解码器中均引入畸变感知模块及畸变自适应Transformer模块；编码器中的畸变感知模块用于提取合成鱼眼图像样本待处理鱼眼图像中的关键畸变区域特征，编码器中的畸变自适应Transformer模块用于基于所述关键畸变区域特征，捕捉合成鱼眼图像样本待处理鱼眼图像中的全局结构关系特征；解码器中的畸变感知模块用于对所述关键畸变区域特征进行细化和增强，解码器中的畸变自适应Transformer模块用于对所述全局结构关系特征进行优化； 利用双重中点圆映射模型对原始图像进行非线性几何变换的过程为： 在二维图像坐标系中构建与边界相切的几何圆形路径，以两圆交点作为像素点在畸变图像中的映射位置，实现对原始图像像素的畸变变换； 所述畸变感知模块包括三通路特征提取路径，其中一个通路特征提取路径用于提取合成鱼眼图像样本原始图像的纹理背景，其他两个通路特征提取路径分别用于提取高频图像的高频特征及边缘增强图像的轮廓特征； 所述畸变感知模块还包括特征融合子模块，所述特征融合子模块引入空间注意力机制与通道注意力机制，其中，空间注意力机制基于输入特征图中各空间位置的差异，生成位置敏感的注意力图，引导模型集中关注结构形变突出的区域；通道注意力机制则依据不同通道在语义表达上的重要性进行加权。

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