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题名双摄像机三维成像系统参数的标定和优化算法
被引量：2
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作者
衡伟
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机构
东南大学无线电工程系移动通信国家重点实验室
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
2002年第3期225-229,共5页
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文摘
通过分析双摄像机三维视觉系统的成像视觉过程 ,建立了包括镜头畸变因素在内的成像过程数学模型 ,推导了模型参数的求解方法 ,提出了标定过程的具体实现方法 .在此基础上 ,同时结合双摄像机系统的成像视觉两个互逆过程 ,提出了一种标定参数的快速优化方案 ,利用视觉过程所提供的更多信息 ,从标定的最终目标——提高视觉过程的角度 ,优化成像过程的模型参数 ,以更准确地反映视觉系统的信号变换过程 ,提高三维视觉精度 .实验表明 ,上述方法可以有效地同时提高双摄像机成像模型的标定精度及提高三维视觉系统数据的采集精度 。
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关键词
双摄像机三维成像系统
三维视觉系统
迭代优化
三维图像
成像-视觉过程
参数标定
参数优化
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Keywords
D vision, camera lens calibration, iterative optimizing, 3D image
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名图像辅助导航系统中量测矩阵的确定
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作者
滕科嘉
陈楸
刘焘
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机构
西北工业大学自动化学院
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出处
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2008年第1期37-38,42,共3页
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文摘
文中基于准三维模型对惯导系统误差校正的思想,利用摄像机成像系统和捷联惯导系统(SINS)相结合的方法,着重对量测矩阵进行推导。然后,采用离散卡尔曼滤波方法进行导航误差估计,并用估计出来的误差对惯导系统的输出进行修正,在一定程度上提高了导航精度,理论上大大降低了导航成本。
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关键词
量测矩阵
摄像机成像系统
捷联惯导系统
离散卡尔曼滤波
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Keywords
measurement matrix
camera imaging system
SINS
discrete Kalman filter
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分类号
TJ765.3
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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