李颢,杨明
收稿日期:2007-09-12
修回日期:1900-01-01
出版日期:2008-10-28
发布日期:2008-10-28
通讯作者:
杨明
LI Hao, YANG Ming
Received:2007-09-12
Revised:1900-01-01
Online:2008-10-28
Published:2008-10-28
Contact:
YANG Ming
摘要: 为实现摄像机畸变参数标定,提出了一种基于非线性逆透视变换模型的标定新方法.根据线性透视变换模型和畸变模型推导出非线性逆透视变换模型,以及逆透视变换参数与畸变参数之间的关系;在此基础上,建立以畸变参数为最优解的泛函,然后进行优化搜索求解.在优化搜索中,采用改进牛顿法确定搜索方向,然后,采用试探法沿搜索方向进行一维搜索.该方法仅需对数目较少的畸变参数进行优化搜索,可大幅降低优化搜索的维度和复杂度.仿真和实验结果表明:该方法正确有效,求解精度较高.
中图分类号:
李颢,杨明. 基于非线性逆透视变换的摄像机畸变参数标定[J]. 上海交通大学学报(自然版).
LI Hao, YANG Ming. A Nonlinear Inverse Perspective Transform Based Method for Camera Distortion Calibration[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University.
| [1] | . 微小型星表探测机器人发展综述[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2026, 31(1): 221-240. |
| [2] | . 触觉辅助导航车辆:增强盲区和透明物体场景中的障碍物检测[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2026, 31(1): 167-175. |
| [3] | . ListPose:轻量级隐式时空建模的视频姿态估计模型[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2026, 31(1): 143-153. |
| [4] | . 基于李雅普诺夫奖励塑造的移动机器人自适应LSAC-PID控制方法[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(6): 1085-1102. |
| [5] | . 基于Transformer对比学习的自动睡眠分期方法[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(4): 720-732. |
| [6] | . 基于呼气末二氧化碳感知的气管插管方法[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(3): 582-590. |
| [7] | . 血管介入手术路径规划及三维视觉导航[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(3): 472-481. |
| [8] | . 基于RGB-D图像的机器人抓取检测高效全卷积网络和优化方法[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(2): 399-416. |
| [9] | 赵艳飞1,2,3, 肖鹏4, 王景川1,2,3, 郭锐4. 基于局部语义地图的移动机器人半自主导航[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(1): 27-33. |
| [10] | 孙佳哲, 邹鹰. 基于深度学习的码头电子围栏识别应用[J]. 海洋工程装备与技术, 2025, 12(1): 87-93. |
| [11] | 周苏, 钟泽滨. 基于车载智能手机的实时车辆及行人测距[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2024, 29(6): 1081-1090. |
| [12] | 刘月笙, 贺宁, 贺利乐, 张译文, 习坤, 张梦芮. 基于机器学习的移动机器人路径跟踪MPC控制器参数自整定[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2024, 29(6): 1028-1036. |
| [13] | 蒋东雷1, 马晓伟2, 3, 曾春珉1, 李丰清3, 李文拓1, 张晓东3, 贾均才1. 水下化学药剂注入计量阀标定装置研制及性能测试[J]. 海洋工程装备与技术, 2024, 11(4): 8-13. |
| [14] | 穆建彬,杨海丽,何德峰. 基于控制屏障函数的自主移动机器人安全编队分布式模型预测控制[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2024, 29(4): 678-688. |
| [15] | 吕峰,王新彦,李磊,江泉,易政洋. 基于嵌入式YOLO轻量级网络的树木检测算法[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2024, 29(3): 518-527. |
| 阅读次数 | ||||||
|
全文 |
|
|||||
|
摘要 |
|
|||||