Abstract：
作为几何计算机视觉的基石,相机标定是近年来国内外研究的热点.针对目前流行的张氏标定法和PnP,本文提出了基于四对匹配点的P3P外参标定方法,其只需要利用最少且精确的点就能实现对相机位姿的估计.本文将此方法与张氏标定法、EPnP方法进行了对比.此外,还建立了两种新颖且标准的模型(生成模型和现实模型),模拟了一种噪声类型可控的生成场景测试,测试了不同噪声对外参标定性能的影响.采用的算法精度评价指标是相对位姿误差.测试结果表明,在生成模型中的量化噪声、图像噪声,以及在参数估计误差测试下,P3P外参标定的精度与EPnP相近,但比张氏标定法精度高;在现实模型下利用重投影精度、点与点之间的距离误差,展现了P3P强大的稳定性和高效的准确性.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
广播电视网络
Year： 2022
Issue： 8
Volume： 29
Page： 121-125
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
