激光与光电子学进展, 2018, 55 (12): 121502, 网络出版: 2019-08-01   

基于量子粒子群优化算法的摄像机标定优化方法 下载: 833次

Optimization Method of Camera Calibration Based on Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm
作者单位
上海电力学院能源与机械工程学院, 上海 200090
图 & 表

图 1. 单目摄像机模型

Fig. 1. Model of monocular camera

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图 2. 摄像机采集图片(部分图片)

Fig. 2. Pictures collected by camera

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表 1基于QPSO算法求解摄像机的内参数结果

Table1. Results of camera intrinsic parameter based on QPSO algorithm

IntrinsicparameterNumber of iterations
0100200300400500600
α1892.2867541888.951890.531891.431891.601891.621891.62
β /pixel1891.7691891888.811889.861890.811890.811890.811890.81
γ /pixel00.0155930.0133580.0159910.0122300.0154220.014557
u0 /pixel814.852813.749813.752813.752813.761813.761813.761
v0 /pixel639.585638.468638.487638.509638.525638.526638.526
k10-0.042473-0.074003-0.090816-0.094464-0.0948001-0.094804
k20-0.1958080.0247530.1421050.1611310.1627340.162750
p1 /10-5065.9217.797.42616.74-18.87-18.89
p2 /10-5017.497.981-0.2476-5.251-5.639-5.641
f/2.2009500.9520220.6648510.6306210.6298360.629795

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表 2可靠性数据验证

Table2. Reliability data verification

Original cornercoordinates (u, v)Projection coordinates and errorsobtained by proposal algorithmProjection coordinates and errors obtainedby Zhang's calibration method[3]
u /pixelv /pixelu' /pixelv' /pixelu-u'v-v'u' /pixelv' /pixelu-u'v-v'
348.550212.366348.659212.4340.1090.068349.685213.4001.1351.034
429.568213.514429.602213.3970.0340.117430.662214.3811.0950.867
510.629214.410510.656214.4190.0270.009511.730215.4061.1010.996
591.706215.491591.801215.5230.0950.032592.880216.5061.1741.015
672.971216.668672.994216.7270.0230.059674.078217.7041.1061.036
754.194218.135754.180218.0440.0140.091755.269219.0151.0750.880
835.281219.478835.290219.4790.0090.001836.388220.4471.1070.969

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王道累, 胡松. 基于量子粒子群优化算法的摄像机标定优化方法[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(12): 121502. Daolei Wang, Song Hu. Optimization Method of Camera Calibration Based on Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(12): 121502.

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