基于WNN的双目摄像机标定方法

• 作者: 佘科 谢红
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 小波神经网络 粒子群算法 双目视觉 摄像机标定
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 35-39
• 分类号: TP391
• 字数: 3129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-671X.2010.11.009

摘要

针对传统摄像机标定方法需要建立复杂的数学模型,且计算量大、实时性不好的问题,引入了人工神经网络来有效处理非线性映射问题,准确地建立起立体视觉中三维空间特征点与它在图像平面上像点之间的非线性关系;但现有的神经网络标定法仍存在实时性差、标定精度不够、泛化能力差的缺点,于是该文提出了一种基于小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的方法,同时用粒子群优化算法对学习算法进行改进,并对小波网络与BP网络的标定结果进行比较.实验结果表明,基于小波神经网络的双目视觉标定方法能够达到较高的实时性、标定精度和泛化能力的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢红	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	134	692	14.0	19.0
2	佘科	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	2	9	1.0	2.0