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基于径向基神经网络的双目摄像机标定方法的研究.pdf
30(21)
计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign
II II
·人工智能·
基于径向基神经网络的双目摄像机标定方法的研究
刘仲民， 李战明
(兰州理工大学电信学院，甘肃兰州730050)
摘要：传统的摄像机标定方法需要建立复杂的数学模型，计算量大、实时性不好．针对双目摄像机标定问题，提出了一种
基于径向基函数(RBF)神经网络的双目摄像机标定方法，利用该网络具有很强的白组织、自学习、自适应和较强的非线性映
射能力，准确的建立了双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机坐标间的关系．与传统的方法相比，该方法具有重建速
度快，运算精度高等优点．仿真结果表明该方法是正确性和有效性。
关键词：摄像机标定；神经网络；双目视觉；RBF网络；计算机视觉
中图法分类号：TPl83文献标识码：A 文章编号：1000．7024(2009)214924．04
Cameracalibrationofbinocularvision basedonRBFneuralnetwork
system
LIU
Zhong．min，LIZh锄．ming
ofElectricalandInformation of 730050，China)
(College Engineering，LanzhouUniversityTechnology,Lanzhou
in-
Abstract：Traditionalcalibrationmethodsinvolve mathematicalmodelswith amountofcaleulationandtobe
manycomplicated large
effectiveinlealtimecontrol
system．Inorderto
has
cularvision basedonRBFneuralnetworkis useofthenetworka
system presented．The s仃ong
and ofnonlinearandcreates the betweenthethree-dimensionalcoordinatesandtwo
accurately
ptiveability mapping relationship ofpoints
camera in has termsof and ovalthetraditional
coordinatethebinocularvision．The in
algorithmadvantage accuracyspeed approaches．
nis the ontherealvision thatthemethodofthethesisiscorrectandefficient．
provenby experiments system
words：camera network；binocularvision；RBF vision
Key calibration；neural network；compu
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