基于残差编解码网络的矿用摄像仪视频图像畸变校正方法

为了获得无像素点密集、边缘细节丢失以及扭曲的高质量矿用摄像仪视频图像,设计了基于残差编解码网络的矿用摄像仪视频图像畸变校正方法.确定包括径向畸变、离心畸变和薄棱镜畸变的矿用摄像仪视频图像畸变类型,以U-Net构架为基本条件,构建由上下采样、编解码以及全卷积层三大模块组成的残差编解码网络,将拍摄获取矿用摄像仪视频图像作为该网络的输入,对网络进行特征提取、非线性映射与反卷积重组操作完成残差编解码网络的训练,最终输出矿用摄像仪畸变细微环节重组视频图像,实现矿用摄像仪视频图像畸变校正;并采用随机梯度算法SGD不断优化残差编解码网络获取最佳输出结果.实验表明:该方法可实现矿用摄像仪视频图像畸变校正,获得最佳质量矿用摄像仪视频图像;且该方法校正后矿用摄像仪视频图像具备较高峰值信噪比.