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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于改进空间变换网络STN的车门缺陷图像校正方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116433514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310311833.9，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权基于改进空间变换网络STN的车门缺陷图像校正方法是由田联房;王泽鹏;杜启亮设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进空间变换网络STN的车门缺陷图像校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进空间变换网络STN的车门缺陷图像校正方法，通过相机采集车门缺陷图像，将图像输入到已提前训练好的改进空间变换网络STN中，通过数据增强模块进行限制对比度自适应直方图均衡化，将经过数据增强模块处理后的图像送入参数预测模块，得到进行坐标变换所需要的K个基准点；基于参数预测模块得到的K个基准点，将基准点输入坐标变换模块，进行薄样板插值TPS变换，生成像素采集模块所需的特征采样窗格；将特征采样窗格和经过数据增强模块处理后的图像送入像素采集模块中，对输入图像进行校正，得到最终校正后的图像。本发明可使待检测图像中的条纹光背景校正为水平或者垂直方向，提升后续检测的准确性。

本发明授权基于改进空间变换网络STN的车门缺陷图像校正方法在权利要求书中公布了：1.基于改进空间变换网络STN的车门缺陷图像校正方法，其特征在于，该改进空间变换网络STN由数据增强模块、参数预测模块、坐标变换模块和像素采集模块组成，其改进之处是针对数据增强模块和坐标变换模块进行了优化，对于数据增强模块，增加了限制对比度自适应直方图均衡化来预处理图像，以提高图像的质量，对于坐标变换模块，使用了薄样板插值TPS变换来代替仿射变换作为坐标变换方法，以更好地适应车门缺陷图像的校正需求； 该车门缺陷图像校正方法的具体实施包括以下步骤： 1通过相机采集车门缺陷图像，将图像输入到已经提前训练好的改进空间变换网络STN中，通过数据增强模块进行限制对比度自适应直方图均衡化，提高车门缺陷图像的清晰度和对比度，改善由于相机过度曝光以及聚焦欠佳带来的图像光照不均问题，增强图像质量； 2将经过数据增强模块处理后的图像送入参数预测模块的CNN中，得到进行坐标变换所需要的K个基准点；其中，参数预测模块由参数预测网络localizationnetwork组成，使用卷积神经网络CNN来构建参数预测网络； 3基于参数预测模块得到的K个基准点，将基准点输入坐标变换模块进行薄样板插值TPS变换，TPS变换能够对图像进行像素级的操作，生成像素采集模块所需的特征采样窗格； 4将特征采样窗格和步骤1中经过数据增强模块处理后的图像送入像素采集模块中，对输入图像进行校正，填充因薄样板插值TPS变换导致的图像空白区间，得到最终校正后的图像。

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