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申请/专利权人：无锡学院
摘要：本发明公开了一种双目立体视觉摄像机标定参数的优化方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括以下步骤：对提取场景中的不同尺度的特征点进行分层次优化标定，建立多尺度特征点模型，并通过尺度因子来刻画特征点的尺度差异；使用时间序列分析算法，对不同时刻的标定数据进行动态优化，调整摄像机的标定参数；建立自学习标定优化机制，即根据实时反馈的数据进行误差分析，自动评估当前标定参数的精度。本发明通过对特征点进行分层次的多尺度建模，针对不同尺度的特征点引入独立的标定参数，使系统能够更有效地降低由于视差或透视失真导致的标定误差，还引入了一种自学习的标定优化机制，能够根据实时反馈数据动态调整标定参数。
主权项：1.一种双目立体视觉摄像机标定参数的优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：对提取场景中的不同尺度的特征点进行分层次优化标定，建立多尺度特征点模型，并通过尺度因子来刻画特征点的尺度差异；使用时间序列分析算法，对不同时刻的标定数据进行动态优化，调整摄像机的标定参数；建立自学习标定优化机制，即根据实时反馈的数据进行误差分析，自动评估当前标定参数的精度，若检测到标定误差显著变化，则根据反馈信息进一步调整标定参数；其中，所述分层次优化标定的方法为：S101:通过双目立体视觉摄像机捕捉场景中远处和近处的多个特征点,设定特征点集合为，为第N个特征点，每个特征点包含其位置、尺度、深度信息;S102:对每个特征点的尺度进行量化，并将其表示为尺度因子，根据不同特征点的物理尺寸和视觉大小计算得到，计算公式为： 其中，是特征点的深度信息，是参考深度值，用于归一化不同深度的特征点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 一种双目立体视觉摄像机标定参数的优化方法
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