【摘 要】
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通过构造非线性模型,对经典标定方法进行了补充,同时也解决了在样本数据较少情况下的数码相机精确定位问题。利用线性转换模型得到投影矩阵,设定‖m3‖=1为约束条件,通过分解
【基金项目】
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陕西理工学院科研基金项目(No.SLG0918)
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通过构造非线性模型,对经典标定方法进行了补充,同时也解决了在样本数据较少情况下的数码相机精确定位问题。利用线性转换模型得到投影矩阵,设定‖m3‖=1为约束条件,通过分解参数矩阵求出数码相机内外部参数,并将其作为非线性优化模型的初始值;然后构造非线性优化模型,建立目标函数J=n∑i=1‖pi-p(A,k1,k2,R,ti,Pi)‖2,求解在约束条件h1T(A-1)TA-1h2=0和h1T(A-1)TA-1h1=hT2(A-1)TA-1h2下的最优解,从而实现数码相机的精确标定。对给出的单样本情况进行了求解,结果表明此算法可以达到较高的精度。
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