【摘 要】
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首先研究探讨了基于绝对二次曲线 ( the absolute conic)进行摄像机自标定鲁棒性差的内在原因 .研究发现 ,该类方法鲁棒性不足的原因主要有三个方面 :1 )在目标函数的全局最
【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
【基金项目】
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国家自然科学基金 ( 69975 0 2 1 ;60 0 75 0 0 4 ;60 0 330 1 0 );国家“973”计划 ( G1 980 30 5 0 2 -3);中国科学院机器人学开放实验室 ( RL2 0 0 0 1 0 )资助
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首先研究探讨了基于绝对二次曲线 ( the absolute conic)进行摄像机自标定鲁棒性差的内在原因 .研究发现 ,该类方法鲁棒性不足的原因主要有三个方面 :1 )在目标函数的全局最小点处存在大范围的平坦区域 ,使得任何数值优化算法难以达到全局最小点 ;2 )当存在噪声时 ,上述平坦区域内会出现大量局部极小值 ,这样数值优化算法就非常容易收敛到靠近初值的局部极小值 ,使得算法对初始值的选取十分敏感 ;3)当有噪声时 ,目标函数的全局最小值极易偏离正确值 .这样 ,即使数值算法找到了全局最小值 ,该最小值也不再对应正确的摄像机内参数值 .鉴于上述情况 ,探讨了如何通过平面场景来确定内参数矩阵的初始值 ,而后进一步利用 Kruppa方程的约束来精化内参数矩阵的二步式方法
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