摄像机标定是求解相机内参和外参的过程,是进行后续的计算机视觉相关工作的基础,在所有标定方法中传统摄像机标定法具有最高的标定精度。卡尔曼滤波器(KF)是一组可以有效地预测过程状态信息的数学方程,文中提出一个结合扩展卡尔曼滤波(EKF)的传统摄像机标定新算法。特征点的空间三维坐标和对应的像点坐标是滤波器的输入,输出则是被估计的相机内参与外参。实验结果表明,该方法可以获得更高的标定精度。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
