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摘要
针对传统图像畸变校正方法存在的网络损失函数较高、观测拟合度较低、畸变图像像素点定位准确度较低等问题，提出了基于改进卷积神经网络的图像畸变快速校正算法。首先，转化图像像素点坐标系与笛卡尔坐标系，根据图像中心点计算畸变图像像素点坐标值；其次，利用改进卷积神经网络校正畸变图像像素点，即通过网络权值修正量获取神经元连接权与修正结果之间的关系式，得到像素点偏移坐标以及偏移距离；最后，通过激活函数中偏置的求和信息，分析改进卷积神经网络中的线性函数与非线性函数的关系式，利用不同函数指令实现图像畸变快速校正。实验结果表明，该方法的网络损失值约为0.009 2,观测拟合度为0.96,畸变图像像素点定位准确度平均值为97.7%,校正效果较好。
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