计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (15): 229-232.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.15.067
李小峰,李 峰
LI Xiao-feng,LI Feng
摘要: 摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点,为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题,依据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点,提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点,一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型,另一方面增强了摄像机标定的精度和鲁棒性。实验表明该方法有效。