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成像误差修正是摄像机标定中的一个重要的环节,而传统的像差修正方法计算复杂。提出了一种基于BP神经网络的修正成像误差的算法,建立两个神经网络分别对δu与δv进行最佳函数逼近。仿真实验结果证明利用神经网络的非线性逼近能力无须建立精确的数学模型即可提高精度,而且比传统的方法更加简单易行。
应用BP神经网络进行成像误差修正
【摘 要】
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成像误差修正是摄像机标定中的一个重要的环节,而传统的像差修正方法计算复杂。提出了一种基于BP神经网络的修正成像误差的算法,建立两个神经网络分别对δu与δv进行最佳函数逼近。仿真实验结果证明利用神经网络的非线性逼近能力无须建立精确的数学模型即可提高精度,而且比传统的方法更加简单易行。
【机 构】
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上海交通大学,上海大学CIMS&,机器人中心,大连理工大学
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2003年06期
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