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有侧向连接的Sanger算子在摄像机标定中的应用
被引量:
2
1
作者
葛动元
姚锡凡
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期1720-1724,共5页
为了求得摄像机的投影矩阵,在进行标定时,以采样点组合矢量坐标到由投影矩阵决定的超平面距离平方和为目标函数,设计有侧向连接的Sanger网络;采用自适应次分量的提取方法,以自相关矩阵最小特征值所对应的特征向量为超平面的拟合系数,据...
为了求得摄像机的投影矩阵,在进行标定时,以采样点组合矢量坐标到由投影矩阵决定的超平面距离平方和为目标函数,设计有侧向连接的Sanger网络;采用自适应次分量的提取方法,以自相关矩阵最小特征值所对应的特征向量为超平面的拟合系数,据此求得摄像机的投影矩阵,完成摄像机的标定。根据摄像机的数学模型得到的投影点坐标与实际图像检测结果的图像残差均方值作为标定性能指标,进行精度分析。实验表明,所提出的方法是自适应Sanger算法在摄像机标定中的新应用。
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关键词
Sanger神经网络
摄像机标定
投影矩阵
次成分分量
特征值
特征向量
原文传递
题名
有侧向连接的Sanger算子在摄像机标定中的应用
被引量:
2
1
作者
葛动元
姚锡凡
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期1720-1724,共5页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目(2007AA04Z111)
湖南省教育厅重点资助项目(07A062)
+1 种基金
湖南省教育厅优秀青年资助项目(09B092)
湖南省自然科学基金资助项目(09JJ6092)
文摘
为了求得摄像机的投影矩阵,在进行标定时,以采样点组合矢量坐标到由投影矩阵决定的超平面距离平方和为目标函数,设计有侧向连接的Sanger网络;采用自适应次分量的提取方法,以自相关矩阵最小特征值所对应的特征向量为超平面的拟合系数,据此求得摄像机的投影矩阵,完成摄像机的标定。根据摄像机的数学模型得到的投影点坐标与实际图像检测结果的图像残差均方值作为标定性能指标,进行精度分析。实验表明,所提出的方法是自适应Sanger算法在摄像机标定中的新应用。
关键词
Sanger神经网络
摄像机标定
投影矩阵
次成分分量
特征值
特征向量
Keywords
Sanger neural network
camera calibration
projection matrix
minor components
eigenvalue
eigenvector
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TB92 [机械工程—测试计量技术及仪器]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
有侧向连接的Sanger算子在摄像机标定中的应用
葛动元
姚锡凡
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
2
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