基于WNN的双目摄像机标定方法

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基于ＷＮＮ的双目摄像机标定方法
佘科，谢红
（尔滨工程大学信息与通信工程学院，龙江哈尔滨１００）哈黑５０１
摘
要：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
波网络与ＢＰ网络的标定结果进行比较．验结果表明，于小波神经网络的双目视觉标定方法能够达到较高实基的实时性、定精度和泛化能力的要求．标
关键词：小波变换；小波神经网络；粒子群算法；目视觉；双摄像机标定
ｔｏｕｅｏｄａｔｈｒｂｅｏｏ－ｉｅｒｍａｐｉｇｅｆｃｉｅｙ，ａｄｃｅｔｃｕａｅｙｔｅｎｎ—ｉｅｒｒｌｔｏ — ｒｄｃｄｔｅｌｗｉｔｅｐｏｌｍｆｎｎｌｎａｐｎｆｅｔｖｌｈｎｒａｅａｃｒｔｌｈｏｌｎａｅａｉｎｓｉｅｗｅｎｔｅｔｒｅｄｍｅｉｎｌｆａｕｅｐｉｎｔｍａｅｐｉｔｏｈｅｉｇｌｎ．Ｈｏｖｒ，ｔｅｅｉｔｎａ — ｈｐｂｔｅｈｈｅ — ｉｎｓｏａｅｔｒｏｎｔａｄｉｉｇｏｎｎｔｍａｅｐａｅｓｗｅｅｈｘｓｉｇｃｌｉｒｔｎｍｅｈｄｓｎｇｎｕａｅｗｏｋｓｓｉａｅｔｅｄｓｄａｔｇｓｏａｅｌｔｍｅ，ｐｏｒｃｌｒｔｏｃｕａｙａｄｂａｉｔｏｓｕｉｅｒｌｎｔｒｔｌｈｖｈｉａｖｎａｅｆｂｄｒａｉｏｌｏａｉａｉｎａｃｒｃｎｂｇｎｒｌｚｔｏｂｌｔ．Ｓｈｓｐｐｒｐｏｏｅｔｏａｅｎｗａｅｅｅｒｌｎｔｒｅｅａｉａｉｎａｉｙｏｔｉａｅｒｐｓｄａｍｅｈｄｂｓｄｏｖｌｔｎｕａｅｗｏｋ，ｗｈｌｓｎｇｐｒｉｌｗａｍｉｉｅｕｉａｔｃｅｓｒｏｔｚｔｏｏｉｒｖｅｒｎｌｏｉｈ，ａｏｐｉａｉｎｔｍｐｏｅｌａｎｉｇａｇｒｔｍｍｉｎｄｃｍｐａｅｈｅｕｔｆｃｌｒｔｏｔｅｒｌｎｔｒｔｏ．ｒｄｔｅｒｓｌｓｏａｉａｉｎｗｉｈＢＰｎｕａｅｗｏｋｍｅｈｄｂ
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：０９６１２１）１０５０１０－７Ｘ（００１－３－５０
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第３７卷第１期１
２１００年１月１
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（ｏｌｇｆＩｆｒｔｎａｄＣｍｍｕｉａｉｎＥｇｎｅｉｇ，ＨａｂｎＥｇｎｅｉｇＵｎｖｒｉＣｌｅｏｎｏｍａｉｎｏｅｏｎｃｔｎｉｅｒｎｏｒｉｎｉｅｒｉｅｓｔｎｙ，Ｈａｂｎ１００，Ｃｉａｒｉ５０１ｈｎ）
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；但现有的神经网络标定法仍存在实时性差、标定精度不够、泛化能力差的缺点，于是该文提出了一种基于小波神经网络（ａｅｔｅｒｅｗｒ，Ｎ）ｗｖｌｕａｎｔｏｋＷＮ的方法，ｅｎｌ同时用粒子群优化算法对学习算法进行改进，并对小
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｆｏｈｅｐｏｌｍｓｏｅｄｎｎｏｌｃｔｄｍａｈｍａｉａｄｅｓｗｉｈｌｒｅａｕｔｏａｃｌｔｏｎｒｔｒｂｅｆｎｅｉｇｍａｙｃｍｐｉａｅｔｅｔｌｍｏｌｔａｇｍｏｎｆｃｌｕａｉｎａｄｃｂａｅｌｔｅｏｍａｃｎｔｅｔａｉｏａｔｏｓｆｒｃｍｅａｃｌｂａｉｎ，ｔｅａｔｃａｅｒｌｎｔｒｒｎｄｒａ—ｉｐｒｒｎｅｉｈｒｄｔｎｌｍｅｈｄｏａｒａｉｒｔｍｅｆｉｏｈｒｉｉｌｎｕａｅｗｏｋｓｗｅｅｉ — ｉｆ