基于残差编解码网络的畸变图像校正研究

由于传统的畸变图像校正方法校正时间较长且校正后的图像分辨率较低,导致校正后的畸变图像难以应用,为此,提出基于残差编解码网络的畸变图像校正研究。基于光学镜头参数将畸变图像划分成三种类型,采取逐行逐列扫描法提取畸变图像的有效区域,利用阈值法将畸变图像分割为目标区域和背景区域,通过畸变率的计算量化图像畸变的程度,基于残差编解码网络训练的双三次插值校正算法对畸变图像进行校正。选取6张不同尺寸的畸变图像进行对比实验,研究方法较其他传统方法提取畸变图像有效区域的时间更短且仅需0.68s、有效区域半径的误差值更小且仅有5.58px;研究方法校正后的图像分辨率更高且提升了443.53PPI,所以研究方法的校正能力较强,能够满足畸变图像的校正需求。