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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利混合单应性变换滚动快门单图矫正系统及方法，计算机存储介质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：CN116128761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310106462.0，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权混合单应性变换滚动快门单图矫正系统及方法，计算机存储介质是由刘帅成;闫威龙设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本混合单应性变换滚动快门单图矫正系统及方法，计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种混合单应性变换滚动快门单图矫正系统及方法，计算机存储介质，该方法包括以下步骤：将待处理的图像划分为K个块，并对每一个块的单应性矩阵的所有运动基分别赋予一个权重；对K个块分别进行处理，得到K个块各自对应的初始单应性变换流场；利用高斯平滑特征，沿K个块的中心线定义高斯权重，得到K张高斯权重图；将K个块各自对应的初始单应性变换流场和K张高斯权重图进行点积，得到待处理图像的最终单应性变换流场；基于待处理图像的最终单应性变换流场，对待处理的图像进行映射，得到矫正后的图像。本发明相比于传统的单个单应性变换，混合单应性变换具有更高的空间自由度，可以用于滚动快门矫正。

本发明授权混合单应性变换滚动快门单图矫正系统及方法，计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种混合单应性变换滚动快门单图矫正方法，其特征在于，包括以下步骤： 将待处理的图像划分为K个块，并对每一个块的单应性矩阵的所有运动基分别赋予一个权重；其中，每一个块的单应性矩阵的所有运动基为一组运动基，每一个块所有的权重为一组权重；所述将每一个块中一组运动基的权重的获取通过神经网络学习实现； 所述神经网络的损失函数如下： 其中，H和W是图像的尺寸；m为网络预测加权后图像对应位置的流场；M为生成滚动快门图像时作标签的相同位置的流场；指的是网络预测输出的运动流场在第i行第j列对应的坐标变换，指的是训练标签的运动流场在第i行第j列对应的坐标变换； 对K个块分别进行处理，得到K个块各自对应的初始单应性变换流场；其中，对每一个块的处理步骤为：将每一个块中设置的一组权重与该块的一组运动基进行加权； 利用高斯平滑特征，沿K个块的中心线定义高斯权重，得到K张高斯权重图； 将所述K个块各自对应的初始单应性变换流场和所述K张高斯权重图进行点积，得到待处理图像的最终单应性变换流场； 基于所述待处理图像的最终单应性变换流场，对待处理的图像进行映射，得到矫正后的图像。

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