發(fā)布時間：2018-10-05 18:29

【摘要】：在攝像機(jī)標(biāo)定過程中,為了避免對攝像機(jī)模型中的畸變系數(shù)進(jìn)行多次重復(fù)標(biāo)定,提出一種將二階徑向畸變系數(shù)與攝像機(jī)模型分離的標(biāo)定方法.該方法利用畸變形成的圍線面積作為畸變評測函數(shù),用模擬退火原理改進(jìn)粒子群算法的慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子;然后用改進(jìn)的粒子群算法標(biāo)定攝像機(jī)的畸變系數(shù)和圖像中心點坐標(biāo),最后計算其他的攝像機(jī)參數(shù).該方法無需預(yù)先知道攝像機(jī)的任何內(nèi)外參數(shù),算法簡單,易于實現(xiàn).實驗表明,該方法與傳統(tǒng)的非線性優(yōu)化方法相比,圖像坐標(biāo)的平均反投影誤差明顯減小,而且具有更好的魯棒性和精度.
[Abstract]:In the process of camera calibration, in order to avoid repeated calibration of the distortion coefficient in the camera model, a calibration method is proposed to separate the second order radial distortion coefficient from the camera model. In this method, the contour area formed by distortion is used as the distortion evaluation function, and the inertia weight and learning factor of particle swarm optimization algorithm are improved by simulated annealing principle. Then the improved particle swarm optimization algorithm is used to calibrate the distortion coefficient of the camera and the coordinates of the center point of the image. Finally, the other camera parameters are calculated. This method does not need to know any internal and external parameters of the camera in advance, and the algorithm is simple and easy to implement. Experiments show that compared with the traditional nonlinear optimization method, the average backprojection error of the image coordinates is obviously reduced, and the method has better robustness and accuracy.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;海信集團(tuán)有限公司;國家電網(wǎng)公司東北分部;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61201054)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 周富強(qiáng);胡坤;張廣軍;;基于共線特征點的攝像機(jī)鏡頭畸變校正[J];機(jī)械工程學(xué)報;2006年09期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉曉志;齊迪迪;賁馳;;基于畸變分離的攝像機(jī)標(biāo)定方法[J];東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2017年05期

2 單寶華;霍曉洋;劉洋;;張正友標(biāo)定法在DIC位移測量中的應(yīng)用[J];實驗室研究與探索;2016年02期

3 黃應(yīng)清;文軍;謝志宏;;攝像機(jī)畸變的非量測校正方法研究[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2015年20期

4 趙振慶;葉東;吳斌;陳剛;楊子軍;;消隱點共線約束逐點畸變校正算法[J];光學(xué)精密工程;2015年04期

5 吳開興;段馬麗;張惠民;王鵬;;廣角圖像畸變校正算法的研究與實現(xiàn)[J];計算機(jī)應(yīng)用與軟件;2014年11期

6 周子卿;趙鵬;李勃;陳啟美;;基于共線向量的非量測鏡頭畸變校正[J];光學(xué)學(xué)報;2014年10期

7 付強(qiáng);全權(quán);蔡開元;;基于自由運動一維標(biāo)定物的多攝像機(jī)參數(shù)標(biāo)定方法與實驗[J];控制理論與應(yīng)用;2014年08期

8 潘慧;汪敏;徐建亮;劉曉輝;許四祥;;成像距離對圖像畸變系數(shù)的影響研究[J];計量學(xué)報;2014年03期

9 徐嵩;孫秀霞;何衍;;利用直線段成像特性的攝像機(jī)畸變迭代標(biāo)定方法[J];浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2014年03期

10 王靜;蔡清華;任維;趙萍;;基于直線成像特征的視覺測量系統(tǒng)綜合標(biāo)定方法[J];沈陽航空航天大學(xué)學(xué)報;2014年01期

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 賀俊吉,張廣軍,楊憲銘;基于交比不變性的鏡頭畸變參數(shù)標(biāo)定方法[J];儀器儀表學(xué)報;2004年05期

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本文編號：2254420