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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种多尺度特征的广角图像校正方法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：CN119887556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202411961072.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种多尺度特征的广角图像校正方法是由彭智勇;王俊权;莫迪;许茂林;李阳设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度特征的广角图像校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多尺度特征的广角图像校正方法，首先输入照片和对应的扭曲掩膜，通过一个结构为编码器、TPS预测模块和光流估计模块的结构的神经网络的处理，其中通过解码器模块，获取多尺度下的图像特征点，通过TPS预测模块，获取场景下的特征的薄板模块控制点，输入解码器中获得运动变化流；另外特征通过光流估计模块得到光流场，将光流场和运动变化流结合，获得局部校正的方向并最终对输入的原广角变形图像进行校正。在真实世界的数据集上的实验表明，本发明可以实现关于广场的广角图像校正，同时训练和渲染速度都提升数倍，评价指标也获得更好。本发明解决了高分辨率下的校正性能不良和速度缓慢的问题，可以广泛应用于图像校正的相关应用之中。

本发明授权一种多尺度特征的广角图像校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于transformer神经网络的广角图像校正方法，其特征在于，包括以下步骤： 准备好用于网络训练的图片集和其对应的掩膜； 训练一个结构为编码器、TPS预测模块和光流估计模块的神经网络；编码器结构为3层不同维度的滑动窗口注意力层，滑动窗口注意力层将图像切分分块，然后分别进行采样卷积，使得每个块能包含周围相邻块的部分信息；且层与层之间连接下采样池化层，同时保留重要的特征信息；特征在通过注意力层处理后再通过多尺度特征提取模块，提取多分辨率下的特征；多尺度特征模块其结构为一个用于空间特征交互的令牌混合器、一个深层卷积层和一个具有两级用于信道特征交互的MLP网络；通过编码器中的卷积网络提取图片不同尺度下的深层特征，包括通过三个不同输出维度的注意力层构建不同大小的特征图，再与MLP网络交互，不同大小特征图进行压缩和特征交互，输出多尺度的特征图； 为了获取图像的扭曲程度，编码器得到的图像特征会输入到TPS预测模块进行薄板样条预测，最后得到整张图的薄板样条控制点数量，不同的薄板样条控制点数量代表形变的不同程度；TPS预测模块中，采用不同内核的卷积层从特征图中预测数量逐渐增加的控制点，前一个头预测的控制点被上采样并集成到下一个头的预测中，这些控制点被排列以生成一个网格；采用TPS变换来扭曲网格，使其与地面真实图像上定义的规则网格对齐；得到控制点图后，将控制点图输入解码器，将薄板样条控制点的特征向量转换为目标输出序列，得到运动估计流； 在光流估计模块中，编码器得到的多尺度特征图会输入到特征关联层，特征关联层为所有像素产生W*H*W*H的4D关联信息,并且使用了汇合层来产生更低分辨率的关联信息，得到4D信息体，其中W为输入图的宽度，H为输入图的高度；将4D信息体的信息输入循环更新GRU层，然后迭代更新得到光流场； 将光流场的特征方向向量与运动估计流做扭曲校正；进行损失计算，得到训练好的模型；将待校正的图像和掩膜输入到训练好的模型，进行图像校正。

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