一种基于深度学习的混拍图像校正方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的混拍图像校正方法及系统，涉及计算机视觉领域，包括，混拍图像组进行光照归一化处理并构建高斯金字塔图像组；将高斯金字塔图像组输入ResNet‑34网络提取多尺度特征图，并生成空间位置与通道统计信息；将空间位置与通道统计信息通过DNA碱基映射规则转换为DNA序列片段。本发明通过Retinex分解与高斯滤波实现光照归一化，有效消除不同设备的曝光差异，保障后续处理的输入质量，通过DNA碱基编码将传统特征描述转化为生物序列比对，结合量子退火优化几何参数，显著提升了低纹理区域的匹配精度和大视角差场景的校正效果，基于加权RANSAC与多尺度金字塔融合，实现了亚像素级的匹配精度。