长江信息通信杂志

摘要：为提升图像质量,提出基于SIFT-Net深度特征融合的图像畸变智能校正方法。降噪收集图像,并应用SIFT算法设定高斯金字塔,捕捉图像局部畸变特征描述符。应用深度学习网络捕捉全局畸变特征,并通过加权融合得到图像畸变特征图。建立图像畸变联合分布函数计算图像畸变深度。通过引入编码函数线性映射图像的畸变点,实现图像畸变校正。实验结果表明,所提方法能够有效校正图像的畸变,且校正后的图像峰值信噪比为57.12d B,能够有效提升图像的质量。

关键词： 图像畸变;畸变校正;SIFT-Net深度特征;特征融合;

DOI： 10.20153/j.issn.2096-9759.2026.06.013

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用

分类号： TP391.41