夏乐春
- 作品数：3 被引量：18H指数：3
- 供职机构：江苏大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省科技成果转化专项资金国家自然科学基金江苏省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程金属学及工艺更多>>
- 基于RANSAC算法的极线约束立体视觉匹配方法研究被引量：6
- 2013年
- 立体视觉匹配一直是机器视觉和模式识别领域中的一个重要问题。极线约束是立体匹配中的基本约束之一,为进一步提高立体匹配精度和效率,在对极线约束数学描述推导的基础上,通过求解基本矩阵得到相应匹配点的极线,提出了求解基本矩阵的一般算法,即采用RANSAC算法。首先得到特征点的初始匹配点对,然后运用7点算法将初始匹配点对划分为内点和外点,最后用所有的内点来重新计算优化基本矩阵,并通过对实际图像的立体视觉匹配实验,以验证该匹配算法的有效性。
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- 关键词：极线约束基本矩阵RANSAC算法
- 带切向畸变的模型可视化摄像机标定被引量：8
- 2009年
- 根椐Tsai两步标定方法,在Matlab中首先运用直接线性变换法(DLT)对摄像机参数进行估计,然后以线性参数为初始值,运用非线性优化方法对摄像机参数进行优化。并对摄像机参数标定过程中的畸变模型进行分析,主要分析了透镜的径向和切向畸变分量。最后根据标定的摄像机参数,实现了摄像机畸变模型可视化。
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- 关键词：计算机应用模型可视化
- 基于BP神经网络的摄像机标定方法研究被引量：4
- 2010年
- 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。
- 华希俊李永超王木菊夏乐春符永宏
- 关键词：计算机应用双目视觉摄像机标定BP神经网络
