一种基于卷积神经网络的图像畸变矫正方法

本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像畸变矫正方法。该方法包括：获取初始图像数据集，对初始图像数据集进行筛选，得到初始无畸变图像数据集；利用不同的数学模型对初始无畸变图像数据集进行畸变处理，得到不同类型的畸变图像数据集，其中，不同的数学模型分别为除法模型、旋转模型和透视模型，不同类型的畸变图像数据集包括：桶形畸变图像数据集、枕形畸变图像数据集、旋转失真图像数据集和透视失真图像数据集，每个畸变图像携带像素坐标变换流。本发明解决了现有技术中对畸变类型不明确的畸变图像进行矫正，矫正准确率低的技术问题。