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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于事件相机的自监督卷帘快门图像矫正方法及设备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：CN116579931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310325247.X，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种基于事件相机的自监督卷帘快门图像矫正方法及设备是由余磊;王阳光;张翔;刘熠晨设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件相机的自监督卷帘快门图像矫正方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于事件相机的自监督卷帘快门图像矫正方法及设备，包括卷帘快门图像与事件流数据集的构建，事件流的预处理，构建一个基于事件的统一帧内和帧外的补偿器和网络模型来处理卷帘快门图像和事件流以及一个自监督的框架来进行网络训练并生成高帧率的全局快门视频。根据事件流来联系卷帘快门图像和全局快门图像，构建了统一帧内和帧外的补偿器，并拓展了一个网络模型来实现。利用卷帘快门图像和重建图像之间的约束关系，提出了一个自监督框架对网络模型进行训练，并用训练后的网络模型重建出高帧率的全局快门图像。本发明解决了卷帘快门效应产生的畸变以及帧间信息丢失的问题，具有较好的去畸变和图像重建效果。

本发明授权一种基于事件相机的自监督卷帘快门图像矫正方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于事件相机的自监督卷帘快门图像矫正方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，通过高速相机拍摄全局快门视频来仿真生成卷帘快门图像和事件流，或者直接拍摄卷帘快门图像和事件流； 步骤2，事件流预处理：对于每一组输入数据，根据待重建的目标时刻切分事件流并预处理转化为多通道的图像格式作为网络的输入； 步骤3，根据基于事件的时间域转换和空间域转换，构建了一个基于事件的统一帧内和帧外的补偿器，并且基于该补偿器建立了一个卷积神经网络；所述卷积神经网络分为三部分，包括空间域的补偿器，时间域的补偿器和融合模块； 步骤4：使用自监督框架进行网络的训练：首先通过卷帘快门图像重建出高帧率的全局快门视频，再利用重建的全局快门视频重建出原始卷帘快门图像；利用卷帘快门图像，重建的全局快门图像和重建的卷帘快门图像之间的相互关系进行自监督训练； 步骤4所述的自监督框架为 其中为潜在一致性约束；为循环一致性约束；为时序一致性的约束；为权重标量； 潜在一致性约束被定义为 循环一致性约束 时序一致性约束被定义为 表示范数； 步骤4使用的寻优方法为：Adam优化算法，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率，基于训练数据迭代地更新神经网络卷积层参数； 优化后多层卷积神经网络为根据优化后每层卷积层优化参数构建多层卷积神经网络； 其中：根据目标时间将切分为和，表示两张卷帘快门图像曝光时间之间的事件流，卷帘快门图像； 步骤5：利用事件相机捕获事件流，卷帘快门相机捕获卷帘快门图像，事件流经过步骤2进行处理后得到可以输入到网络的事件帧，将事件帧和卷帘快门图像通过优化后的网络模型，重建出高帧率的全局快门视频。

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