准确标定摄像机的混合粒子群优化方法

发布时间：2025-01-06 05:53

　　 摄像机标定在机器视觉系统研究中占据十分重要的部分,为更好更快地标定摄像机,提出一种基于混合粒子群算法的摄像机参数优化方法。用最小二乘法求出摄像机的内外参数,并以此作为待优化参数的初始值;然后以最小距离准则建立目标函数,再利用混合粒子群算法对摄像机参数进一步优化计算,最终获得误差小的摄像机参数。实验结果表明混合粒子群优化算法能够快速、高精度地收敛,可在一定程度上提高摄像机的标定精度。

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

图１单目摄像机模型（针孔摄像机模型）Ｆｉｇ．１Ｍｏｎｏｃｕｌａｒｃａｍｅｒａｍｏｄｅｌ（ｐｉｎｈｏｌｅｃａｍｅｒａｍｏｄｅｌ）

１８］，用粒子群及其改进算法对摄像机参数进行优化，得到了精确的摄像机参数，但其收敛速度和精度仍然有待提高。从学者们的研究中不难发现，未来的研究将集中在智能算法的开发上，以使摄像机标定适应多样化的现实应用要求。本文应用一种混合粒子群优化（ＨＰＳＯ）算法对摄像机的参数进行优化，得到了....

图２棋盘格标定板Ｆｉｇ．２Ｃｈｅｃｋｅｒｂｏａｒｄｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｂｏａｒｄｓ

激光与光电子学进展图２棋盘格标定板Ｆｉｇ．２Ｃｈｅｃｋｅｒｂｏａｒｄｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｂｏａｒｄｓ表１摄像机标定参数优化结果Ｔａｂｌｅ１ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓＰａｒａｍｅｔｅｒαβｕ０ｖ０γｋ１ｋ２Ｉｎ....

图３使用ＨＰＳＯ得到的适应度曲线Ｆｉｇ．３ＦｉｔｎｅｓｓｃｕｒｖｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｙＨＰＳＯ

０６０．０７２３－０．９７６３Ｚｈａｎｇ′ｓｍｅｔｈｏｄ６５７．３７３０６５７．８１４２３０１．７８２２２４４．０５１１０．５２８１－０．２５７７０．１３４４ＰＳＯ６６９．４９５８６８４．３１０６３１９．３００３２５１．９５５７－３．７３９４－０．１４３９－１．１６９０ＧＡ６５８....

图７平均重投影误差对比图Ｆｉｇ．７Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｍｅａｎｒｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒ

ｏｒｏｆｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｉｍａｇｅ；（ｂ）ａｖｅｒａｇｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒｏｆｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｉｍａｇｅ图６使用ＧＡ得到的重投影误差。（ａ）标定图片的重投影误差；（ｂ）标定图片的平均重投影误差Ｆｉｇ．６Ｒｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒｏｂｔａｉｎｅｄｂｙ....

本文编号：4023889