一种基于深度学习的广角镜头图像畸变校正方法

本发明公开了一种基于深度学习的广角镜头图像畸变校正方法，包括以下接收广角镜头拍摄的原始畸变图像作为输入；对原始畸变图像进行预处理；神经网络训练：对畸变图像校正深度网络模型进行训练，以获得最优模型；准备模型训练是输入数据，使用AdamW优化器来训练网络模型，并使用余弦退火来调度学习率，并定义和使用积分损失函数来进行有效的广角畸变图像校正；将预处理过的图像输入到最优的畸变图像校正深度网络模型中，进行畸变校正；输出校正后的无畸变高质量图像。本发明采用具有自注意力机制的全局卷积神经网络来校正广角镜头图像，并采用扩张型卷积神经网络来扩大过滤器和自注意的接受场，以发现输入图像的哪些特征应该更关注。