[发明专利]一种基于生成对抗网络的倾斜图像的矫正方法及装置有效
| 申请号： | 201910059151.7 | 申请日： | 2019-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN109829857B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 韩波;陈龙 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T3/60 | 分类号： | G06T3/60 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于生成对抗网络的倾斜图像的矫正方法及装置，其中的方法通过基于生成对抗网络，设计了用于矫正倾斜图像的模型TiltGAN，通过TiltGAN模型的生成模型与判别模型的不断博弈可以生成矫正后的第一图像，然后根据矫正后的第一图像与原始倾斜图像的灰度值变化，计算原始倾斜图像的倾斜角度，并基于所述倾斜角度，对原始倾斜图像进行矫正，从而可以较为准确地计算图片的倾斜角度，并对图像进行倾斜矫正。实现了可以针对多种场景的图片计算其倾斜角度，从而完成图像倾斜矫正，并提高矫正精度的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 倾斜 图像 矫正 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络的倾斜图像的矫正方法，其特征在于，包括：步骤S1：从预设开源库中获取原始图片数据，对原始图片数据进行预处理；步骤S2：对预处理后的图片数据建立数据集合，从数据集合中划分出训练集；步骤S3：基于生成对抗网络，建立用于倾斜图像矫正的TiltGAN模型；步骤S4：通过训练集对TiltGAN模型进行训练，获得训练后的TiltGAN模型；步骤S5：将原始倾斜图像输入所述训练后的TiltGAN模型，获得矫正后的第一图像；步骤S6：根据矫正后的第一图像与原始倾斜图像的灰度值变化，计算原始倾斜图像的倾斜角度，并基于所述倾斜角度，对原始倾斜图像进行矫正。
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