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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种桶形畸变图像自适应矫正方法及相关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：CN116152084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211446061.1，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种桶形畸变图像自适应矫正方法及相关设备是由周灿;周灿宗;刘天豪;朱红求;李勇刚;刘卫平设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种桶形畸变图像自适应矫正方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种桶形畸变图像自适应矫正方法及相关设备，包括：获取待矫正的畸变图像；构建桶形畸变矫正网络；将畸变图像输入桶形畸变矫正网络进行自适应矫正，生成矫正图像；桶形畸变矫正网络包括依次连接的对畸变图像进行特征提取和特征压缩的编码器和基于畸变系数张量生成像素流，并通过像素流对畸变图像进行重采样处理，生成矫正图像的解码器；具有操作简单、网络结构轻量化、矫正准确、可以灵活迁移使用场景，具备良好鲁棒性的特点，能够广泛应用于红外热成像摄像机上，以矫正广角镜头拍摄导致的桶形畸变，提高湿法冶金电解过程中电解槽极板短路开路故障检测的准确率，为智能优化控制提供精准感知基础。

本发明授权一种桶形畸变图像自适应矫正方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种桶形畸变图像自适应矫正方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取待矫正的畸变图像； 步骤2，构建桶形畸变矫正网络； 步骤3，将所述畸变图像输入所述桶形畸变矫正网络进行自适应矫正，生成矫正图像； 所述桶形畸变矫正网络包括依次连接的编码器和解码器；所述编码器对所述畸变图像进行特征提取和特征压缩，得到畸变系数张量，并将所述畸变系数张量输出给所述解码器，所述解码器基于畸变系数张量生成像素流，并通过所述像素流对所述畸变图像进行重采样处理，生成矫正图像； 所述编码器包括： 第一特征提取层、第二特征提取层、第三特征提取层、第四特征提取层、第一特征压缩层、第二特征压缩层、第三特征压缩层、第四特征压缩层、自适应池化层、CBAM注意力层、第一全连接层和第二全连接层； 所述第一特征提取层的输出端与所述自适应池化层的输入端连接，所述自适应池化层的输出端与所述第一特征压缩层的输入端连接，所述第一特征压缩层的输出端与所述CBAM注意力层的输入端连接，所述CBAM注意力层的输出端与所述第二特征提取层的输入端连接，所述第二特征提取层的输出端分别与所述CBAM注意力层的输出端、所述第二特征压缩层的输入端连接，所述第二特征压缩层的输出端与所述第三特征提取层的输入端连接，所述第三特征提取层的输出端分别与所述第二特征压缩层的输出端、所述第三特征压缩层的输入端连接，所述第三特征压缩层的输出端与所述第四特征提取层的输入端连接，所述第四特征提取层的输出端分别与所述第三特征压缩层的输出端、所述第四特征压缩层的输入端连接，所述第四特征压缩层的输出端与所述第一全连接层的输入端连接，所述第一全连接层的输出端与所述第二全连接层的输入端连接，所述第二全连接层的输出端与所述解码器的输入端连接； 所述解码器包括： 像素流生成器和重采样模块； 所述像素流生成器的输入端与所述第二全连接层的输出端连接，所述像素流生成器的输出端与所述重采样模块的输入端连接； 将预处理后的畸变图像输入所述第一特征提取层后，经所述自适应池化层、所述第一特征压缩层、所述CBAM注意力层、所述第二特征提取层、所述第二特征压缩层、所述第三特征提取层、所述第三特征压缩层、所述第四特征提取层、所述第四特征压缩层、所述第一全连接层和所述第二全连接层进行特征提取和特征压缩，得到畸变系数张量； 将所述畸变系数张量输入所述像素流生成器生成像素流，对所述像素流输入所述重采样模块进行重采样处理，得到矫正图像。

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