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针对传统线性、非线性摄像机定标算法的鲁棒性 ,提出了基于多层前馈型神经元 ( MLFN)网络模型来替代传统精确的摄像机定标数学模型 .MLFN网络模型作为层状网络可实现任意维复杂的输入 /输出映射 ,对于无需计算摄像机内、外参数的应用场合 ,该模型提供了一种实用且有较好鲁棒性的摄像机定标算法 ,同时为了补偿摄像机非线性畸变 ,把图像按畸变程度分割成两个区域 ,分别建立各自基于 MLFN网络的摄像机定标模型 .实验表明 ,该方法有效补偿了畸变 ,并提高了模型精度 .给出了基于 MLFN网络模型摄像机定