本发明专利技术公开了一种畸变图像的校正方法及装置、电子设备、存储介质，涉及生物识别领域，其中，该校正方法包括：获取目标畸变图像中每个像素点的像素坐标；将每个像素点的像素坐标输入到图像校正模型，输出每个像素点对应的初始校正坐标，并基于初始校正坐标计算形变卷积核大小；将每个像素坐标输入到雅克比计算公式，得到每个像素坐标的雅克比值，并对雅克比值进行逆映射计算，得到逆映射后的雅克比值；计算每个像素点的高斯卷积核；将高斯卷积核输入到抗混叠校正模型，输出每个像素点的优化校正坐标，得到目标校正图像。本发明专利技术解决了相关技术中，在对发生畸变的图像进行校正时，畸变校正效果较差，无法满足高精度的图像分析和应用的技术问题。用的技术问题。用的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
畸变图像的校正方法及装置、电子设备、存储介质
[0001]本专利技术涉及生物识别领域及其他相关
，具体而言，涉及一种畸变图像的校正方法及装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
[0002]随着图像识别技术的快速发展，越来越多的业务需要通过人像或其他图像识别来完成验证，虽然科技发展让相机或手机等摄像设备能拍摄到更好画质的图像，但由于镜头的透镜在生产时无法达到理想的精度而且在组装过程中也可能产生偏差，最后会使得到的图像产生畸变，难以将其应用到对图像精度要求很高的计算机图像应用领域中，可能会因为镜头失真，导致最终的图像分析失去应用价值，例如在人脸识别、OCR图像识别等应用领域，无法通过直接拍摄的图像获取正确的用户信息，从而影响用户体验感。
[0003]相关技术中，为了解决图像畸变，一般通过建立数学模型拟合失真过程，再进行畸变校正，但在校正过程中，由于图像本身和采样过程的特性，校正变换过程必然会导致产生图像混叠，可以通过标准高斯函数进行卷积操作实现抗混叠，即通过抑制图像信号中的高频成分，防止重采样过程产生混叠，但这种校正方法无法有效滤去高频成分，使得校正后的图像仍然无法满足后续的高精度分析或应用要求。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供了一种畸变图像的校正方法及装置、电子设备、存储介质，以至少解决相关技术中，在对发生畸变的图像进行校正时，畸变校正效果较差，无法满足高精度的图像分析和应用的技术问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种畸变图像的校正方法，包括：获取目标畸变图像中每个像素点的像素坐标；将所述每个像素点的像素坐标输入到图像校正模型，输出每个像素点对应的初始校正坐标，并基于所述初始校正坐标计算形变卷积核大小，其中，所述图像校正模型通过逆映射变换对所述目标畸变图像进行校正；将每个所述像素坐标输入到雅克比计算公式，得到每个所述像素坐标的雅克比值，并对所述雅克比值进行逆映射计算，得到逆映射后的雅克比值；基于所述形变卷积核大小和所述逆映射后的雅克比值计算每个像素点的高斯卷积核；将所述高斯卷积核输入到抗混叠校正模型，输出每个像素点的优化校正坐标，得到目标校正图像。
[0007]可选地，获取目标畸变图像中每个像素点的像素坐标的步骤包括：接收所述目标畸变图像的源图像信息，其中，所述源图像信息包括下述至少之一：源图像大小、源像素值；对所述目标畸变图像进行扫描，得到扫描图像信息，其中，所述扫描图像信息包括下述至少之一：扫描图像大小、扫描像素值；在所述源图像大小不等于所述扫描图像大小的情况下，或者，在所述源像素值不等于所述扫描像素值的情况下，确定所述目标畸变图像存在像素缺失，并对缺失的像素进行填充处理；对填充处理后的所述目标畸变图像建立坐标系，采集
每个像素点的像素坐标。
[0008]可选地，在获取目标畸变图像中每个像素点的像素坐标之后，包括：计算所述目标畸变图像中每个像素点和相邻像素点之间的坐标差值，得到第一坐标差值。
[0009]可选地，在将所述每个像素点的像素坐标输入到图像校正模型，输出每个像素点对应的初始校正坐标之后，包括：计算每个像素点的初始校正坐标与相邻像素点的初始校正坐标之间的坐标差值，得到第二坐标差值；在所述第一坐标差值与所述第二坐标差值均小于等于预设差值阈值的情况下，确定校正后的所述初始校正坐标为正确的坐标。
[0010]可选地，基于所述初始校正坐标计算形变卷积核大小的步骤包括：基于每个所述像素点的初始校正坐标确定卷积区域；计算所述卷积区域的面积，得到形变卷积核大小。
[0011]可选地，在将所述高斯卷积核输入到抗混叠校正公式，输出每个像素点的优化校正坐标，得到目标校正图像之后，还包括：对所述目标校正图像上的每个像素点进行插值运算，得到每个所述像素点优化后的坐标；将所述优化后的坐标填充到所述目标校正图像，得到优化后的目标校正图像。
[0012]可选地，所述高斯卷积核的计算公式为：其中，表示所述高斯卷积核，G
c
(x)表示所述形变卷积核大小，x0表示所述像素坐标，x表示所述初始校正坐标，表示所述逆映射后的雅克比值，h表示单应映射，h
‑1表示逆映射。
[0013]可选地，所述抗混叠校正模型采用的计算公式为：其中，表示所述目标畸变图像中每个像素点的所述像素坐标，表示所述优化校正坐标，H表示单应映射变换，H
‑1表示逆映射变换，表示对图像的采样，I表示插值操作，表示所述高斯卷积核。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种畸变图像的校正装置，包括：获取单元，用于获取目标畸变图像中每个像素点的像素坐标；第一输出单元，用于将所述每个像素点的像素坐标输入到图像校正模型，输出每个像素点对应的初始校正坐标，并基于所述初始校正坐标计算形变卷积核大小，其中，所述图像校正模型通过逆映射变换对所述目标畸变图像进行校正；第二输出单元，用于将每个所述像素坐标输入到雅克比计算公式，得到每个所述像素坐标的雅克比值，并对所述雅克比值进行逆映射计算，得到逆映射后的雅克比值；计算单元，用于基于所述形变卷积核大小和所述逆映射后的雅克比值计算每个像素点的高斯卷积核；第三输出单元，用于将所述高斯卷积核输入到抗混叠校正模型，输出每个像素点的优化校正坐标，得到目标校正图像。
[0015]可选地，所述畸变图像的校正装置还包括：第一接收模块，用于接收所述目标畸变图像的源图像信息，其中，所述源图像信息包括下述至少之一：源图像大小、源像素值；第一扫描模块，用于对所述目标畸变图像进行扫描，得到扫描图像信息，其中，所述扫描图像信息包括下述至少之一：扫描图像大小、扫描像素值；第一确定模块，用于在所述源图像大小不等于所述扫描图像大小的情况下，或者，在所述源像素值不等于所述扫描像素值的情况下，确定所述目标畸变图像存在像素缺失，并对缺失的像素进行填充处理；第一建立模块，用于对填充处理后的所述目标畸变图像建立坐标系，采集每个像素点的像素坐标。
[0016]可选地，所述畸变图像的校正装置还包括：第一计算模块，用于计算所述目标畸变图像中每个像素点和相邻像素点之间的坐标差值，得到第一坐标差值。
[0017]可选地，所述畸变图像的校正装置还包括：第二计算模块，用于计算每个像素点的初始校正坐标与相邻像素点的初始校正坐标之间的坐标差值，得到第二坐标差值；第二确定模块，用于在所述第一坐标差值与所述第二坐标差值均小于等于预设差值阈值的情况下，确定校正后的所述初始校正坐标为正确的坐标。
[0018]可选地，所述第一输出单元包括：第三确定模块，用于基于每个所述像素点的初始校正坐标确定卷积区域；第三计算模块，用于计算所述卷积区域的面积，得到形变卷积核大小。
[0019]可选地，所述畸变图像的校正装置还包括：第一运算模块，用于对所述目标校正图像上的每个像素点进行插值运算，得到每个所述像素点优化后的坐标；第一填充模块，用于将所述优化后的坐标填充到所述目标校正图像，得到优本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种畸变图像的校正方法，其特征在于，包括：获取目标畸变图像中每个像素点的像素坐标；将所述每个像素点的像素坐标输入到图像校正模型，输出每个像素点对应的初始校正坐标，并基于所述初始校正坐标计算形变卷积核大小，其中，所述图像校正模型通过逆映射变换对所述目标畸变图像进行校正；将每个所述像素坐标输入到雅克比计算公式，得到每个所述像素坐标的雅克比值，并对所述雅克比值进行逆映射计算，得到逆映射后的雅克比值；基于所述形变卷积核大小和所述逆映射后的雅克比值计算每个所述像素点的高斯卷积核；将所述高斯卷积核输入到抗混叠校正模型，输出每个所述像素点的优化校正坐标，得到目标校正图像。2.根据权利要求1所述的校正方法，其特征在于，获取目标畸变图像中每个像素点的像素坐标的步骤包括：接收所述目标畸变图像的源图像信息，其中，所述源图像信息包括下述至少之一：源图像大小、源像素值；对所述目标畸变图像进行扫描，得到扫描图像信息，其中，所述扫描图像信息包括下述至少之一：扫描图像大小、扫描像素值；在所述源图像大小不等于所述扫描图像大小的情况下，或者，在所述源像素值不等于所述扫描像素值的情况下，确定所述目标畸变图像存在像素缺失，并对缺失的像素进行填充处理；对填充处理后的所述目标畸变图像建立坐标系，采集所述每个像素点的所述像素坐标。3.根据权利要求1所述的校正方法，其特征在于，在获取目标畸变图像中每个像素点的像素坐标之后，包括：计算所述目标畸变图像中每个像素点和相邻像素点之间的坐标差值，得到第一坐标差值。4.根据权利要求3所述的校正方法，其特征在于，在将所述每个像素点的像素坐标输入到图像校正模型，输出每个像素点对应的初始校正坐标之后，包括：计算每个像素点的初始校正坐标与相邻像素点的初始校正坐标之间的坐标差值，得到第二坐标差值；在所述第一坐标差值与所述第二坐标差值均小于等于预设差值阈值的情况下，确定校正后的所述初始校正坐标为正确的坐标。5.根据权利要求1所述的校正方法，其特征在于，基于所述初始校正坐标计算形变卷积核大小的步骤包括：基于每个所述像素点的所述初始校正坐标确定卷积区域；计算所述卷积区域的面积，得到形变卷积核大小。6.根据权利要求1所述的校正方法，其特征在于，在将所述高斯卷积核输入...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚俊宏，郝天溦，涂磊，王若蒙，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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