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文檔簡介
1、無論是在圖像測量或機器視覺應(yīng)用中,攝像機參數(shù)的標(biāo)定都是非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié),其標(biāo)定結(jié)果的精度及算法的穩(wěn)定性直接影響攝像機工作產(chǎn)生結(jié)果的準(zhǔn)確性。為了能夠根據(jù)Kinect捕捉到的信息更快更精確地對場景進行重建,首先必須對該測量系統(tǒng)進行標(biāo)定。雖然,目前許多國外研究者已對Kinect傳感器的標(biāo)定進行大量的研究并取得了較好的研究成果,但都是基于精確的數(shù)學(xué)模型進行標(biāo)定的,然而Kinect傳感器的深度攝像機存在嚴(yán)重的幾何畸變,這就需要更復(fù)雜的模型對其進行校
2、正。這勢必導(dǎo)致更復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程,使計算更加繁瑣,而且各種因素引起的畸變可能有種種相似之處,參數(shù)之間具有強相關(guān)性,一些不顯著的參數(shù)的引入,反而會使情況更壞。
為了避免建立復(fù)雜的Kinect畸變模型且可以包容成像過程中的各種畸變及非線性因素。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到Kinect標(biāo)定中,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的非線性函數(shù)逼近能力直接學(xué)習(xí)二維圖像坐標(biāo)到三維世界坐標(biāo)的非線性映射。針對Kinect傳感器的特點及物點在攝像機坐標(biāo)系下沿Xe、Yc和Zc
3、方向運動時的成像規(guī)律,提出了基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Kinect傳感器標(biāo)定方法。首先采用IR圖像代替現(xiàn)有的Kinect標(biāo)定方法中常用的Depth圖像,以降低邊緣噪聲對標(biāo)定結(jié)果的影響,然后,將Kinect標(biāo)定問題視作從二維圖像坐標(biāo)到三維世界坐標(biāo)的一個非線性映射問題,設(shè)計了兩個不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別實現(xiàn)二維圖像點對與對應(yīng)的三維坐標(biāo)的平面信息和深度信息的映射關(guān)系。通過兩個三維重構(gòu)實驗驗證了本文標(biāo)定方法的有效性,且與已有的Kinect標(biāo)定方法相比本文方法具
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