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基于粒子群算法的摄像机标定过程优化  
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【英文篇名】 Optimization of camera calibration process based on PSO algorithm
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【作者】 殷春平; 陈艺峰; 吴了泥; 林麒;
【英文作者】 YIN Chun-ping; CHEN Yi-feng; WU Liao-ni; LIN Qi(School of Physics and Mechanical & Electrical Engineering; Xiamen University; Xiamen 361005; China);
【作者单位】 厦门大学物理与机电工程学院;
【文献出处】 机电工程 , Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 编辑部邮箱 2012年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 粒子群优化算法; 摄像机标定; 机器视觉;
【英文关键词】 particle swarm optimization(PSO) algorithm; camera calibration; machine vision;
【摘要】 摄像机标定为机器视觉在物体位姿与姿态的测量过程中最重要一环,其映射物体三维空间与二维图像之间关系是一个复杂非线性最优化问题。为了更好地解决这一复杂优化问题,阐述了利用粒子群优化(PSO)算法计算摄像机标定过程的一种优化方法,重点描述了PSO算法的原理,单目视觉测量系统,以及基于CMOS摄像机的成像模型及其原理和算法。通过图像软件提取靶体模型上特征控制点,及摄像机标定算法建立了相应的计算公式。结合PSO算法优化像机外参,实验结果表明,PSO算法计算准确、速度快,具有很强的工程应用价值。
【英文摘要】 The camera calibration for machine vision plays an important role in measuring position and pose of objects,it maps the relationship from 3D space objects and 2D image.However,it is a difficult non-linear optimization problem.In order to solve the complex optimization problems,particle swarm optimization(PSO) algorithm was put forward to solve the problem as a kind of optimization method.The method and the related theory of PSO were described,such as the principle of PSO algorithm,the monocular vision measu...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(11072207)
【更新日期】 2012-03-02
【分类号】 TP391.41;TP18; TP391;TH744
【正文快照】 0引言机器视觉研究的主要内容之一是像机标定,即根据摄像机获取的图像信息解算物体在三维空间中的几何信息,而这些几何对应关系是由摄像机成像模型决定的,这些几何模型参数即摄像机参数,求解这些参数的过程即摄像机标定过程。因此在物体空间位置、姿态的测量过程中,像机标定是?

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