基于径向基神经网络的双目摄像机标定方法的研究

• 作者: 刘仲民 李战明
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 摄像机标定 神经网络 双目视觉 RBF网络 计算机视觉
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 4924-4927
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2703字
• 语种: 中文

摘要

传统的摄像机标定方法需要建立复杂的数学模型,计算量大、实时性不好.针对双目摄像机标定问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的双目摄像机标定方法,利用该网络具有很强的自组织、自学习、自适应和较强的非线性映射能力,准确的建立了双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机坐标间的关系,与传统的方法相比,该方法具有重建速度快,运算精度高等优点.仿真结果表明该方法是正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李战明	兰州理工大学电信学院	162	1481	18.0	29.0
2	刘仲民	兰州理工大学电信学院	18	135	7.0	11.0