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1. 1:西华大学电气与电子信息学院
2. 2:四川大学锦江学院
Published:2024
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Monocular camera calibration based on phased target and neural network[J]. 2024, 50(3): 346-353.
DOI:
Monocular camera calibration based on phased target and neural network[J]. 2024, 50(3): 346-353. DOI: 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2024.03.019.
针对传统基于BP神经网络的标定方法标定精度低,深度方向误差大等问题,提出了一种基于相位靶和径向基函数(RBF)神经网络的单目相机标定方法。采用三步相移法的特征提取方法,并使用多频法计算绝对相位,将相位靶特征点承载的绝对相位转换到三维空间,建立特征点图像坐标与世界坐标之间的对应关系,最后使用RBF神经网络完成二维图像坐标到三维空间坐标的直接映射。实验结果表明,对比传统使用BP神经网络进行标定与棋盘格,圆形标定靶的标定结果,该方法的平均标定误差为0.0980mm
同时在焦距1.4mm
视场220°鱼眼镜头下,仍能保持较高的精度,证明了所提方法的可行性和有效性。
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