关于摄像机标定论文简述

针对深度空间小视角摄像机标定, 建立基于立体靶标的仿真分析方法, 深入分析了靶点的空间分布各因素对摄像机内参数标定精度的影响, 提出在摄像机标定之前合理设计靶点的数目及位姿分布的思想。分析表明, 靶点

A Versatile Camera Calibration Technique for High-Accuracy 3D Machine Vision Metrology Using off-the

基于对双目摄像机立体视觉系统进行标定的目的。采用HALCON标定板,通过软件丰富算子平台进行对比实验得到双目摄像机立体视觉系统的内部参数以及外部参数。算法结果准确,简单易行。其程序鲁棒性强,运算效率高

基于旋转标定物的摄像机标定新算法，于泓，陈辉，本文提出了一种基于旋转标定物的摄像机标定算法。使用一个绕定点旋转的三角形作为标定物，将其绕一顶点自由转动并拍摄2幅以上标��

利用Matlab提供的工具箱进行摄像机内外参数的标定 然后得出摄像机模型的各种参数就可以对三维物体进行摄像机模拟成像

基于张正友的二次平面摄像机标定算法，并通过摄像机的逆向光路计算投影机的内外参数，标定精度高，而满足一般的需求。代码依据网上高人的版本，进行相应的补充和修改，增加了投影机的标定，添加了更为详细的注释～希

【张正友】AFlexibleNewTechniqueforCameraCalibration（22页）【Tsai】AVersatileCameraCalibrationTechniaueforHigh

摄像机标定参数的再优化方法，周富强，崔毅，为了提高摄像机标定结果的准确性和实用性,采用基于三维测量坐标系的摄像机标定参数优化方法，对初次优化的摄像机参数进行了二次�

摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点，为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题，依据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点，提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定

针对传统摄像机标定方法需要建立复杂的数学模型，且计算量大、实时性不好的问题，引入了人工神经网络来有效处理非线性映射问题，准确地建立起立体视觉中三维空间特征点与它在图像平面上像点之间的非线性关系；但现有