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基于两步法的摄像机标定 被引量:6

Camera Calibration Based on Two-stage Method
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摘要 计算机视觉作为一个热门技术在工业,农业,军事,交通等领域都有着广泛的应用。摄像机标定是计算机视觉的第一步,如果要利用摄取的二维图像进行精确的三维重建,就必须准确的标定摄像机。实现了利用两步法的摄像机标定算法,成功标定单目摄像机的内部参数和外部参数。首先基于摄像机的针孔模型,采用线性方法直接得到大部分外部参数和一些主要内部参数的初始逼近值;然后基于非线性畸变模型,在第一步的基础上利用非线性优化算法得到余下参数的优化解。实验结果表明两步法可以精确地标定出摄像机的参数。 计算机视觉作为一个热门技术在工业,农业,军事,交通等领域都有着广泛的应用。摄像机标定是计算机视觉的第一步,如果要利用摄取的二维图像进行精确的三维重建,就必须准确的标定摄像机。实现了利用两步法的摄像机标定算法,成功标定单目摄像机的内部参数和外部参数。首先基于摄像机的针孔模型,采用线性方法直接得到大部分外部参数和一些主要内部参数的初始逼近值;然后基于非线性畸变模型,在第一步的基础上利用非线性优化算法得到余下参数的优化解。实验结果表明两步法可以精确地标定出摄像机的参数。
作者 李文涛 马钺
出处 《控制工程》 CSCD 北大核心 2011年第S1期48-51,共4页 Control Engineering of China
关键词 计算机视觉 摄像机参数 摄像机模型 摄像机标定 两步法 computer vision camera parameters camera model camera calibration two-stage method
  • 相关文献

参考文献9

  • 1杨必武,郭晓松.摄像机镜头非线性畸变校正方法综述[J].中国图象图形学报(A辑),2005,10(3):269-274. 被引量:97
  • 2邱茂林,马颂德,李毅.计算机视觉中摄像机定标综述[J].自动化学报,2000,26(1):43-55. 被引量:429
  • 3Shuanghe Yu,Xinghuo Yu,Bijan Shirinzadeh,Zhihong MAN.Con-tinuous finite-time control for robotic manipulators with terminalsliding mode. Automatica . 2005
  • 4Yew-Wen Liang,Sheng-Dong Xu,Tzu-Chiang Chu.Robust control ofthe robot manipulator via an improved sliding mode scheme. International Conference on Mechatronics and Automation . 2007
  • 5Shubhi Purwar.Higher order sliding mode controller for robotic ma-nipulator. IEEE International Symposium on Intelligent Con-trol Part of IEEE Multi-conference on Systems and Control . 2007
  • 6Laxmidhar Behera.Query based model learning and stable trackingof a robot arm using radial basis function network. Computersand Electrical Engineering . 2003
  • 7Lin C K.Nonsingular terminal sliding mode control of robot manipula-tors usingfuzzy wavelet networks. IEEETransactions on Fuzzy Sys-tems . 2006
  • 8Yun-Cheng Huang,Tzuu-Hseng S.Li.Fuzzy terminal sliding-modecontroller for robotic manipulators. International Conference onMechatronics . 2005
  • 9Feng Y,Yu X H,Man Z H.Non-singular terminal sliding mode control of rigid manipulators. Automatica . 2002

二级参考文献28

  • 1丰文义,刘斌,凌燮亭.基于独立性参数的无导师图象变形校正[J].复旦学报(自然科学版),1995,34(3):255-261. 被引量:6
  • 2汪国有,俞立科,张天序,桑农,杜诚.一种新的大视场景象的几何失真校正方法[J].数据采集与处理,1996,11(2):112-115. 被引量:7
  • 3Ma S,IEEE Trans Robotics Automation,1996年,12卷,114页
  • 4Shashua A,IEEE Trans PAMI,1995年,17卷,779页
  • 5Wei G,IEEE Trans PAMI,1994年,16卷,5期
  • 6Luong Q T,INRIA Research Report,1993年,1894期
  • 7Weng J,IEEE Trans PAMI,1992年,14卷,10期,965页
  • 8Wei G,Proc.CVPR’91.,1991年,133页
  • 9Luh J Y,IEEE Trans PAMI,1985年,7卷,1期
  • 10Hall E L,Proc. IEEE Workshop on Industrial Application of Machine Vision,1982年

共引文献517

同被引文献35

  • 1杨必武,郭晓松.摄像机镜头非线性畸变校正方法综述[J].中国图象图形学报(A辑),2005,10(3):269-274. 被引量:97
  • 2王刃,朱东兴,蒋渤.逆向仿真工程中的一种相机自标定技术[J].武汉大学学报(信息科学版),2006,31(4):336-339. 被引量:1
  • 3王晓华,傅卫平.一种改进的摄像机标定方法[J].东北林业大学学报,2007,35(6):51-53. 被引量:9
  • 4阚江明,李文彬,孙仁山.基于计算机视觉的立木枝干直径自动测量方法[J].北京林业大学学报,2007,29(4):5-9. 被引量:15
  • 5PAPAKOSTAS G A, BOUTALIS Y S. Numerical error an- alysis in Zernike moments computation[J]. Image of Com- puter Vision, 2006,24(9):960-969.
  • 6Steger C, Ulrich M, Wiedemann C. Machine vision algo-rithms and applications [ M ]. Wiley-VCH Verlag GmbH &Co KGaA,2008.
  • 7Helder D L,Markham B L,Thome K J,et al.Updated ra-diometric calibration for the Landsat-5 Thematic Mapperreflective bands [ J ]. IEEE Transactions on Geoscienceand Remote Sensing,2008,46( 10) :3309-3325.
  • 8Tadono T, Shimada M, Murakami H, et al. Calibration ofPRISM and AVNIR-2 onboard ALOS ‘ Daichi ’ [ J] .IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing,2009,47(12) :4042-4050.
  • 9Chander G, Coan M J, Scaramuzza P L. Evaluation andcomparison of the IRS-P6 and the Landsat sensors [ J ].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2008,46(1) :209-221.
  • 10Chen K S,Wu A M,Chern J S,et al.Formosat-2 mission:Current status and contributions to Earth observations[J].Proceedings of the IEEE,2010,98(5) :878-891.

引证文献6

二级引证文献16

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