人工智能技术的大视场光电测量系统畸变校正

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针对传统大视场光电测量系统畸变校正存在的错误大、精度低等不足,提出了基于人工智能技术的大视场光电测量系统.首先获取理想和畸变节点坐标间的关系,建立畸变模型、对畸变数据筛选;然后根据理想半径与畸变半径之间的关系,确定图像畸变范围,对畸变数据的二次鉴别,并利用二次曲面拟合法和图像边缘部位投影校正畸变点的对应位置,最后实验测试结果:与传统方法相比,所提方法的筛选、判别能力更强,降低了畸变校正误差.
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