检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:胡明星[1] 孙运达[2] 袁保宗[2] 唐晓芳[2]
机构地区:[1]Virtual Engineering Centre, School of Electrical & Electronic Engineering,Queen's University Belfast, BT9 5HN ,United Kingdom [2]北方交通大学信息科学研究所,北京100044
出 处:《信号处理》2005年第3期219-225,共7页Journal of Signal Processing
基 金:国家自然科学基金重点项目资助(资助号69789301)高等教育博士点科研专项基金博士基金(资助号97000409)
摘 要:基于三维参照系的定标方法,是一种传统的定标方法,需要三维控制场来提供足够的数据信息,定标精度较高,但对图像噪声不够鲁棒,并且非线性算法受出格点影响很大,甚至有时出现优化过程不收敛。本文提出了一种基于三维参照系的摄像机分步定标方法,利用对极几何关系对图像间的特征点进行分类,以剔除出格点,再选择合适的方法进行定标,实验表明分步定标法较好解决了原有技术对噪声敏感和非线性算法不收敛的情况,提高了各种算法的估计精度,并且三维重建误差也减少了30%左右。In this paper, we address a new strategic calibration method in 3D reference system. Epipolar geometry constraint is applied to classify the features points between images; then the outliers, which disturbed by image noise or bad locations, are deleted; finally linear or non-linear algorithms are employed to compute the camera parameters. Experimental results show that our approach is robust to noise and improves the convergence of non-linear algorithms.
关 键 词:参照系 摄像机 非线性算法 定标方法 数据信息 定标精度 图像噪声 优化过程 几何关系 估计精度 三维重建 出格点 控制场 特征点 再选择 定标法 收敛 鲁棒
分 类 号:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] O412.1[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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