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题名基于归一化8点算法的相机径向畸变中心校正方法
被引量：4
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作者
薛亮
曾志强
杜文华
王俊元
党长营
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机构
中北大学机械工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2020年第2期16-18,共3页
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基金
山西省自然科学基金资助项目(2016D102025)
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文摘
针对相机径向畸变中心定位误差的问题,提出一种方法对相机径向畸变中心校正,以实现相机径向畸变中心高精度定位。首先介绍了针孔相机和镜头畸变结合模型,其次提出了基于归一化8点算法和最小二乘法的相机径向畸变中心校正方法,得到校正精度为0.2915个像素(32.2562μm),最后通过实验验证了该校正方法的可行性。
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关键词
径向畸变
高精度定位
归一化
8点算法
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Keywords
radial distortion
high-precision positioning
normalization
8-point algorithm
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分类号
TH162
[机械工程—机械制造及自动化]
TG506
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名图像三维重构中基于混合算法的基础矩阵估计
被引量：1
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作者
王琼
李言
任伟建
霍凤财
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机构
东北石油大学电气信息工程学院
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出处
《自动化技术与应用》
2017年第7期1-6,12,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(编号61374127)
黑龙江省博士后科研启动资金项目(编号LBH-Q12143)
黑龙江省青年基金项目(编号QC2013C066)
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文摘
归一化8点法是基础矩阵线性估计方法中最经典的一种方法。为解决归一化8点法对误匹配抵抗性较差的问题,首先以8对匹配点作为基础矩阵估计的最小子集,利用归一化8点法估计相应的基础矩阵;然后运用粒子群算法对基础矩阵群体进行优化,去掉由误匹配造成的误差较大的基础矩阵,提高算法的准确性,在这个过程中,针对粒子群算法容易陷入局部极小的缺点,将混沌特性、自适应惯性权重调整机制以及模拟退火算法引入粒子群算法中,提高算法的搜索能力。实际应用表明,该方法提高了基础矩阵估计的精度和计算效率。
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关键词
基础矩阵
归一化8点法
误匹配
粒子群算法
混沌
模拟退火算法
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Keywords
fundamental matrix
normalized 8 points method
mismatching
particle swarm algorithm
chaos
simulated annealing algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于双目视觉一维标定算法的研究
被引量：2
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作者
李为民
汪健
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机构
中国科学技术大学工程科学学院精密机械与精密仪器系
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出处
《工业控制计算机》
2020年第7期80-83,共4页
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文摘
相机标定在视觉测量、三维重建中起着至关重要的作用。传统的二维标定在大视场或者户外条件下受光照和自身遮挡的影响,很难对相机进行高精度的标定。提出了一种利用定距的一维标定点来标定双目相机内、外参数的方法。该方法首先拍摄一组标定点在空间任意摆放4个及以上位姿的图片,利用归一化8点算法得出基本矩阵,由基本矩阵恢复内、外参数的初值。为了提高一维标定结果的精度,考虑到相机镜头畸变的影响,选用了“Weng”的镜头畸变模型。真实实验的结果证明该方法标定的结果与一维标定传统的“Zhang”模型相比较具有更高的精度。
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关键词
一维标定
双目视觉传感器
基本矩阵
归一化8点算法
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Keywords
one-dimensional calibration
binocular vision sensor
basic matrix
normalized 8-point algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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