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摘要:
针对大空间单目视觉系统中摄像机内参数校准精度对整体测量精度影响较大这一问题,本文提出一种基于变异机制粒子群优化(MMPSO)算法的摄像机内参数虚拟三维校准方法.该方法基于分阶段最优化思路,通过建立摄像机成像模型对摄像机外参数及部分内参数进行初始值估计,再通过MMPSO算法对内参数进行优化校准确定最终的结果.实验中为了提供精确的校准控制点,搭建了校准硬件平台,将红外发光二极管固定于三坐标测量机测头上并跟随测头移动,构造一个大空间虚拟三维校准板.实验结果表明:主要的10个内参数均达到测量精度要求的数量级,验证了该方法的有效性.通过单目视觉坐标测量系统对两种校准方法所得结果进行等距测量实验,基于Janne Heikkila的三维校准法的总体标准差为0.112 mm,基于MMPSO算法的虚拟三维校准法的总体标准差为0.084 mm.通过对比实测数据标准差,可以证明本文提出的校准方法稳定性更好,精度更高.该方法能够满足大空间单目视觉坐标测量系统对摄像机内参数精度的要求,对视觉坐标测量技术领域中的摄像机校准等非线性优化问题具有一定指导作用.
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文献信息
篇名 变异机制粒子群优化的摄像机内参数校准
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 视觉测量 摄像机模型 变异机制粒子群优化算法 内参数校准
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 现代应用光学
研究方向 页码范围 1745-1753
页数 9页 分类号 TH741
字数 5033字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20192708.1745
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周婧 吉林农业大学信息技术学院 14 54 4.0 7.0
2 白云龙 吉林农业大学信息技术学院 4 0 0.0 0.0
3 张小宝 吉林农业大学信息技术学院 4 0 0.0 0.0
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