基于改進ESGA的攝像機標定方法與實驗研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著圖像處理技術和視覺理論的發(fā)展，機器視覺在生物醫(yī)學工程、導航、工業(yè)檢測、軍事等領域得到了日益廣泛的運用。攝像機標定是機器視覺研究的重要內(nèi)容之一，對整個系統(tǒng)的性能起著十分關鍵的作用。論文研究了機器視覺技術中的攝像機標定方法，并進行了實驗驗證。主要工作如下：
　　 對現(xiàn)有的攝像機標定模型(線性模型、非線性模型、兩步法)進行了對比，分析討論了以提高標定精確為目的的角點提取方法(如：Harris角點提取、SUSAN角點提取、SIFT角

2、點提取)的特點。
　　 對幾種攝像機標定方法進行了研究，通過對兩步法的重點探索，采用最小二乘法求解攝像機內(nèi)外參數(shù)的初始值。
　　 對遺傳算法的初始種群選擇策略進行了改進，提出了一種基于改進的ESGA的攝像機標定方法，對攝像機的內(nèi)外參數(shù)進行優(yōu)化。通過實驗，驗證了所提方法較傳統(tǒng)的基于遺傳算法的標定方法具有更高的精度。
　　 研究基于PMAC的運動控制技術，完成了對運動控制實驗系統(tǒng)的硬件設計、機械結構件的連接；利用VC

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