利用双神经网络的相机标定方法

• 作者: 陈文艺 许洁 杨辉
• 来源期刊: 红外与激光工程
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 神经网络 相机标定 成像模型
• 年，卷（期）: 2021,（11）
• 所属期刊栏目: 光电测量|Photoelectric measurement
• 页码范围: 284-292
• 页数: 9页
• 分类号: TH741
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/IRLA20210071

摘要

计算机视觉中,摄像机标定作为摄像测量技术的前提,是必不可少的一个环节.针对目前基于神经网络的相机标定方法训练精度不够高的问题,提出了一种基于双神经网络的相机标定方法.该方法从成像模型出发,推导出相机坐标Zc是世界坐标Zw和像素坐标μ,v的函数,在考虑了Zc的变化的基础上,将成像模型简化成两个函数关系式,使用两个神经网络进行标定,分化了单个神经网络的任务量的同时又充分遵循了成像模型.实验结果表明,较其余基于神经网络的相机标定方法,该方法提高了相机标定的精度,在400 mm×300 mm标定范围内平均标定误差为0.1786mm,验证了所提方法的可行性和有效性.