国防科学技术大学机电工程与自动化学院, 湖南 长沙 410073
目前利用神经网络进行摄像机标定的研究，只能实现单个位置上或小范围空间的标定精度要求。当标定空间扩大到一定范围，标定精度和标定速度的冲突便不可调节。首先推导了摄像机的成像原理，证明沿世界坐标系3个坐标轴（XW轴，YW轴和ZW轴）方向存在截然不同的成像规律，提出沿上述3个方向分别进行标定的并行标定方法；进而提出一种新的归一化方法，较好的提高了XW轴和YW轴方向的标定精度。实验结果表明，ZW轴向标定是整个大范围标定的关键，其重构标准差远大于XW轴和YW轴的重构标准差。在保证精度与速度的前提下，新的归一化方法扩大了摄像机标定范围。
机器视觉 摄像机标定 并行标定 神经网络
