基于深度学习的图像畸变矫正增强方法

本发明公开了基于深度学习的图像畸变矫正增强方法，属于图像畸变矫正增强技术领域，包括获取不同类型的图像畸变数据构建图像数据集，对图像数据集进行比标注，本发明通过复合度量公式评估预测误差，并引入特征图自适应加权机制，能够更精准地捕捉图像中的关键信息，从而提高畸变参数预测的准确性，复合度量公式结合绝对值差和相对差，能够在不同尺度上衡量预测误差，适用于各种畸变程度的图像，而特征图自适应加权则强调了重要区域的信息，使模型在处理复杂场景时表现更为出色，提高在实际应用中的适用性和灵活性，通过预测出的畸变参数构建矫正变换矩阵，并应用于畸变图像以获得校正后的图像，显著提升了图像质量和视觉效果。