基于BP神经网络的摄像机标定方法研究  

Research of camera calibration based on BP neural network

作　　者：华希俊[1] 李永超[1] 王木菊[1] 夏乐春[1] 符永宏[1] 

机构地区：[1]江苏大学机械工程学院,镇江212013

出　　处：《机械设计与制造》2010年第11期51-53,共3页Machinery Design & Manufacture

基　　金：江苏大学高级人才启动基金项目(05JDG055);江苏省高校自然科学研究计划(07KJD460035);江苏省博士后基金(0702009B);江苏省"六大人才高峰"项目资助

摘　　要：在摄像机标定中,由于摄像机镜头存在多种非线性畸变,传统的标定方法需要建立复杂的数学模型来描述,因而增加了系统的复杂性和不稳定性。神经网络可以较好的处理非线性问题。提出了一种基于BP神经网络的标定方法,通过隐式标定来处理二维图像点和世界坐标系中的三维点之间的映射关系,使系统不经过复杂的摄像机内外参数标定,就可以获得物体的三维信息。实验表明,该方法有效可行。In camera calibration,there are many distortions in the camera lens.The tradition methods have to build a complicated mathematical model to describe it,which makes the system more complicated and more instability.The neural networks are effective in dealing with the non-linear mapping.ABP neural networks is proposed to describe the relations between the 2-D point in the graph and the 3-D point in world using implicit calibration.Experiment shows this method is value to work.

关 键 词：计算机应用 双目视觉 摄像机标定 BP神经网络 

分 类 号：TH16[机械工程—机械制造及自动化] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]