[发明专利]图像几何校正方法及装置

摘要

本发明涉及图像几何校正方法及装置，通过将经过预处理的目标图像组输入经过大量虚拟相机得到的图像组迭代训练的网络模型中即可得到与每幅目标图像对应的透视变换系数，再将预测得到的透视变换系数与对应图像相乘即可得到几何校正后的图像。本发明的方法及装置结合了深度神经网络预测透视变换系数的鲁棒性和精确性，过程中深度学习方法能够给出较为鲁棒的校正，可以更好地校正无纹理场景和含有近景物体的场景的几何校正。此外，这种深度学习方法实际实现中速度也很快，另外由于几何校正仅在相机设置时计算一次，所以不影响全景相机拼接时的处理时间。

主权项

1.一种图像几何校正方法，其特征在于，包括如下步骤：获取环绕多相机的各个相机的待校正图像，每个相机一幅图像；将获取的多幅待校正图像预处理为符合网络模型输入要求的图像；其中，所述网络模型经对包括多组经过虚拟相机生成的图像样本集和与其对应的透视变换系数进行迭代训练获取；将经过预处理的多幅待校正图像输入网络模型中，计算获取各幅图像的透视变换系数；将多幅待校正图像按照与其对应的透视变换系数进行几何透视变换，即得到校正后的图像。