[发明专利]一种基于多维特征的相机标定误差补偿方法有效
| 申请号： | 201310140445.5 | 申请日： | 2013-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN103218820A | 公开（公告）日： | 2013-07-24 |
| 发明（设计）人： | 吴宏杰;奚雪峰;陆卫忠;胡伏原;付保川 | 申请（专利权）人： | 苏州科技学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 孙仿卫;汪青 |
| 地址： | 215009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于多维特征的相机标定误差补偿方法，包括以下步骤：（1）准备数据：先采集p幅标准靶标的图像，得到p幅有误差的图像，然后从每幅图像中选取q个关键点，得到p×q个关键点；（2）提取关键点的特征：提取每个关键点的特征；（3）计算p×q个关键点的实际误差(Δx，Δy)p×q；（4）模拟训练：采用SVMLight工具进行支持向量回归模型训练；（5）估算误差：当拍摄到一幅新的图片时，得到q个关键点的实际位置(x，y)q，然后按步骤（2）提取该q个关键点的特征，存放于需要回归的特征文件中，并计算每个关键点的补偿值(Δx,Δy)。本发明利用现场图像的关联特征，采用支持向量回归实时估计每副采集图像的补偿量，采用本发明的方法使得补偿后的光靶中心更接近于理想光靶中心。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多维 特征 相机 标定 误差 补偿 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多维特征的相机标定误差补偿方法，其特征在于：其包括以下步骤：（1）准备数据：先采集p幅标准靶标的图像，得到p幅有误差的图像，然后从每幅图像中选取q个关键点，得到p×q个所述关键点；（2）提取关键点的特征：提取每个所述关键点的特征，所述特征包括颜色特征、局部Gabor特征及全局关联特征；（3）计算p×q个所述关键点的实际误差(Δx，Δy)p×q：计算p幅图中每个关键点坐标与该关键点的理想位置坐标的实际误差(Δx，Δy)p×q；（4）模拟训练：采用SVMLight工具进行支持向量回归模型训练，将所述步骤（2）中得到的p×q个所述关键点的特征与所述步骤（3）中得到的(Δx，Δy)p×q作为输入，最后得到模型文件；（5）估算误差：当拍摄到一幅新的图片时，得到q个关键点的实际位置(x，y)q，然后按步骤（2）提取该q个所述关键点的特征，存放于需要回归的特征文件中，并计算每个所述关键点的补偿值(Δx,Δy)。
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