公开(公告)号：CN119295555B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202411316562.7

申请日：2024-09-20

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 杨小平 ,  李哲宏 ,  刘光辉 ,  李小霞 ,  冯云 ,  章翌 ,  廖娟娟 ,  李佩伍 ,  聂龙飞 ,  陈俞溥 ,  伍文蕾

IPC: G06T7/80 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于集成动态驱散机制粒子群的相机标定方法，包括：获取多张不同角度的标定板图片，转化为灰度图，检测Harris角点并求解亚像素坐标，利用亚像素坐标和畸变相机模型，通过张正友法估计相机内参初始值，对相机内参进行标定，计算每个粒子的适应度值；并分别判断是否满足迭代终止条件、每个粒子的适应度值是否达到收敛条件、判断是否满足最大迭代次数或满足特定的适应度阈值以及判断是否陷入局部最优，进而判断是否满足最大迭代次数或满足特定的适应度阈值；当满足最大迭代次数或满足特定的适应度阈值时，输出粒子的全局最优解对应的相机参数。本发明在复杂的搜索空间中具备搜索效率高、收敛速度快、不易陷入局部最优等优点。

公开(公告)号：CN119205892A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411295672.X

申请日：2024-09-14

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 杨小平 ,  林家豪 ,  李小霞 ,  冯云 ,  章翌 ,  李佩伍 ,  刘光辉 ,  廖娟娟 ,  伍文蕾

IPC: G06T7/70 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明公开了一种基于最小二乘法与神经网络的镜头畸变矫正方法及系统，涉及三维扫描技术领域，该方法包括：标定系统，获取相机和投影仪的内部参数矩阵和外部参数矩阵，确定世界三维坐标与相机像素坐标的对应关系；构建神经网络；对一块足以覆盖相机和投影仪视场的平板表面进行重建，经过扩充、拟合后，基于所述对应关系，利用线性拟合后的不同高度的点云P'和平面拟合后的点云Q''训练神经网络，得到训练好的神经网络；以实际三维世界坐标为输入，利用所述训练好的神经网络预测理想三维世界坐标。本发明基于最小二乘法与神经网络，得到不同高度实际平面与拟合平面的映射关系，实现了对镜头畸变的高精度测量与矫正。

公开(公告)号：CN119295555A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411316562.7

申请日：2024-09-20

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 杨小平 ,  李哲宏 ,  刘光辉 ,  李小霞 ,  冯云 ,  章翌 ,  廖娟娟 ,  李佩伍 ,  聂龙飞 ,  陈俞溥 ,  伍文蕾

IPC: G06T7/80 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于集成动态驱散机制粒子群的相机标定方法，包括：获取多张不同角度的标定板图片，转化为灰度图，检测Harris角点并求解亚像素坐标，利用亚像素坐标和畸变相机模型，通过张正友法估计相机内参初始值，对相机内参进行标定，计算每个粒子的适应度值；并分别判断是否满足迭代终止条件、每个粒子的适应度值是否达到收敛条件、判断是否满足最大迭代次数或满足特定的适应度阈值以及判断是否陷入局部最优，进而判断是否满足最大迭代次数或满足特定的适应度阈值；当满足最大迭代次数或满足特定的适应度阈值时，输出粒子的全局最优解对应的相机参数。本发明在复杂的搜索空间中具备搜索效率高、收敛速度快、不易陷入局部最优等优点。