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基于散焦模糊量估计的相机加权标定方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.83 MB | 2021-04-21

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　　相机标定在计算机视觉领域中有着至关重要的作用。绝大多数相杋标定方法假设相机为针孔模型，且需要良好聚焦的图像来保证相机內外参估计的准确性。然而，这些条件会受到相机景深的影响。在薄透镜相机模型假设下，提岀了一种加权相机标定的方法，其权重考虑了控制点的模糊量信息。首先对棋盘格标定物上的每一个角点进行散焦模糊量估计，在标定过程中，将散焦模糊量的大小作为一个权重加人到标定能量函数最小化过程中，使得标定精度得到提高。该方法简单高效，不需要额外的数码设备或者特别定做的标定物。在 Intel Core i7处理器的计算机下，使用合成数据以及真实数据上进行的实验结果表明。文中方法能够有效减小重投影误差，提高张正友标定方法的标定精度。

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