一种基于深度学习的镜头变形失真图像透视变换方法

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于深度学习的镜头变形失真图像透视变换方法，该方法包括以下步骤：使用ResNet生成矫正图像流对失真图像进行矫正，并根据失真流的畸变系数，通过弹性伸缩卷积生成插值区域并完成插值；通过SuperPoint网络对修正后的图像与指定角度图像进行特征点匹配；使用RANSAC算法计算单应性矩阵，转换修正后的图像的透视角度为指定角度。本发明能够有效地修正图像中的失真，并将修正后的图像转换至指定的透视角度，确保图像信息的准确性和一致性。