【摘 要】
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提出了一种新的基于主动视觉系统的线性摄像机自定标方法 .所谓基于主动视觉系统 ,是指摄像机固定在摄像机平台上以及摄像机平台的运动可以精确控制 .该方法的主要特点是可以
【机 构】
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中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室!北京100080,中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室!北京100080; 安徽大学人工智能研究所合肥230039,中国科学院自动化所模式识别国
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划!(86 3-5 12 -9915 -0 1);国家自然科学基金!(6 9975 0 2 1;6 9875 0 0 1)
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提出了一种新的基于主动视觉系统的线性摄像机自定标方法 .所谓基于主动视觉系统 ,是指摄像机固定在摄像机平台上以及摄像机平台的运动可以精确控制 .该方法的主要特点是可以线性求解摄像机的所有 5个内参数 .据作者所知 ,文献中现有的方法仅能线性求解摄像机的 4个内参数 .当摄像机为完全的射影模型时 ,即当有畸变因子 (skew factor)存在时 ,文献中的线性方法均不再适用 .该方法的基本思想是控制摄像机做 5组平面正交运动 ,利用图像中的极点 (epipoles)信息来线性标定摄像机 .同时 ,针对摄像机做平移运动时基本矩阵的特殊形式 ,该文提出了求基本矩阵 (fundamental m atrix)的 2点算法 .与 8点算法相比较 ,2点算法大大提高了所求极点的精度和鲁棒性 .另外 ,该文对临近奇异状态 (即 5组平面正交运动中 ,有两组或者多组运动平面平行 )作了较为详尽的分析 ,并提出了解决临近奇异状态的策略 ,从而增强了该文算法的实用性 .模拟图像和真实图像实验表明该文的自标定方法具有较高的鲁棒性和准确性
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