一种基于卷积神经网络的端到端径向畸变校正方法

摘要

本发明公布了一种基于卷积神经网络的端到端径向畸变校正方法，通过构建可微分的畸变生成和畸变校正模块，采用基于采样网格的损失函数和基于图像重投影的损失函数，通过生成海量径向畸变数据，用于训练畸变参数估计网络，学习径向畸变的几何特征，适用于任意场景下不同畸变程度的图片，实现高效准确地对输入的畸变图像进行校正。