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题名立体视觉测量中摄像机标定的新技术
被引量：23
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作者
高立志
方勇
林志航
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机构
西安交通大学CIMS研究中心
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第2期12-14,共3页
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基金
国家自然科学基金
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文摘
本文实现并改进了一种利用径向排列约束（ＲＡＣ）的摄像机标定算法，并利用该算法标定了安装在ＺＥＩＳＳＣＭＭ坐标测量机伺服机构上的ＣＣＤ摄像机的内部和外部参数．算法巧妙地利用了成像过程中的ＲＡＣ分解摄像机参数，提出了带有一阶径向畸变的摄像机模型，利用合理组织的求解次序使得每一步参数的求解都只须求解线性方程组，从而彻底改变了以往摄像机标定依赖于非线性优化方法．这种改进使得ＲＡＣ方法较以往的算法更为精确、快速、简便．
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关键词
机器视觉
摄像机标定
透镜畸变
三维计算机视觉
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Keywords
machine vision,camera calibration,radial alignment constraint,lens distortion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN948.41
[电子电信—信号与信息处理]
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题名机器视觉中的摄像机标定技术研究
被引量：5
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作者
曹换荣
张明柱
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机构
河南科技大学
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出处
《工具技术》
北大核心
2008年第11期104-107,共4页
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文摘
机器视觉中在对景物进行定量分析或对物体精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定其内部和外部参数。寻找快速有效的摄像机标定计算方法是机器视觉中的重要问题。分析了带有透镜径向的一阶畸变的摄像机模型,利用RAC标定提出一种求解其参数的标定计算方法,标定过程每一步都用线性求解,避免了非线性优化中的不稳定性。试验证明,该标定方法操作简便,标定精度高。
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关键词
机器视觉
摄像机标定
线性
径向排列约束
透镜畸变
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Keywords
machine vision, camera calibration, linearity, radial alignment constraint, lens distortion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U418.4
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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