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龙图腾网获悉杭州图美丽科技有限公司申请的专利图像旋转校正方法、系统、电子装置和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：CN114723639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210542374.0，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权图像旋转校正方法、系统、电子装置和存储介质是由桑葛楠;徐亦飞设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像旋转校正方法、系统、电子装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像旋转校正方法、系统、电子装置和存储介质，其中，该图像旋转校正方法包括：获取原始图像，将所述原始图像输入至训练完备的显著性检测模型，得到显著图；将所述原始图像和所述显著图输入至训练完备的特征提取网络，得到图像旋转结果；根据所述图像旋转结果对所述原始图像进行旋转校正，得到目标校正图像。通过本申请，解决了图像旋转校正耗时长、图像完整性差的问题，实现了不同场景下任意图像的快速旋转矫正。

本发明授权图像旋转校正方法、系统、电子装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像旋转校正方法，其特征在于，包括： 获取原始图像，将所述原始图像输入至训练完备的显著性检测模型，得到显著图； 将所述原始图像和所述显著图输入至训练完备的特征提取网络，得到图像旋转结果，包括： 根据所述原始图像和所述显著图生成拼接图； 将所述拼接图输入至注意力机制学习网络，得到注意力图像，包括： 将所述拼接图输入至当前的注意力机制学习网络中的深度学习网络，得到当前第二特征图； 将所述当前第二特征图输入至当前的注意力机制学习网络中的注意力机制模型，捕获所述当前第二特征图的方向感知信息和位置感知信息，得到当前注意力图像，包括： 将所述当前第二特征图输入至所述注意力机制模型中的残差块，保留所述当前第二特征图的特征信息，得到残差图； 将所述残差图输入至所述注意力机制模型中的第一全局池化层，得到第一方向感知图； 将所述残差图输入至所述注意力机制模型中的第二全局池化层，得到第二方向感知图； 将所述第一方向感知图和所述第二方向感知图进行拼接，感知所述第一方向感知图和所述第二方向感知图的全局特征，生成第三特征图； 将所述第三特征图切分为第一张量和第二张量； 将所述第一张量输入至所述注意力机制模型中的第一卷积块和第一激活函数，得到第一权重； 将所述第二张量输入至所述注意力机制模型中的第二卷积块和第一激活函数，得到第二权重； 根据所述残差图、所述第一权重和所述第二权重得到所述注意力图像； 将所述当前注意力图像输入至下一个注意力机制学习网络中的深度学习网络，直至所有所述注意力机制学习网络遍历完成，得到所述注意力图像；所述注意力机制学习网络至少有两个，每个所述注意力机制学习网络包括深度学习网络和注意力机制模型； 将所述注意力图像输入至特征聚合网络，提取所述注意力图像的空间信息特征，得到第一特征图； 将所述第一特征图输入至完全连接网络，得到所述图像旋转结果；所述特征提取网络包括所述注意力机制学习网络、所述特征聚合网络和所述完全连接网络； 根据所述图像旋转结果对所述原始图像进行旋转校正，得到目标校正图像。

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