上海电力学院能源与机械工程学院, 上海 200090
提出一种基于量子粒子群算法的摄像机标定优化方法。通过MATLAB软件的标定程序快速获得摄像机的内外参数;利用量子粒子群优化算法,建立了目标函数,进一步优化摄像机参数。实验结果表明,所提优化算法收敛快,精度高,能在一定程度上提高摄像机的标定精度。
机器视觉 摄像机标定 量子粒子群优化(QPSO)算法 内外参数 激光与光电子学进展
2018, 55(12): 121502
摄像机标定是计算机视觉的关键技术之一。针对现有的标定技术计算过程复杂, 标定物使用不方便等问题, 提出了一种用于双目摄像机自标定的方法, 该方法要求场景中有两组正交的平行直线即可进行标定, 利用其在图像平面上形成的消失点之间的约束关系来建立标定方程, 从而求解出摄像机的内外参数, 再结合双目立体视觉原理标定双目摄像机的结构参数。将该方法在实验室现有设备上进行对比实验。实验结果表明, 该方法简单、有效, 可广泛应用于机器视觉研究、三维重建等多个领域。
自标定 消失点 内外参数 双目立体视觉 self-calibration vanishing point intrinsic and extrinsic parameters binocular stereo vision
