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基于RBF神经网络的摄像机成像误差校正方法

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摘要

针对摄像机成像误差问题,提出了基于RBF神经网络的误差修正模型.通过Subtractive聚类和梯度学习算法,RBF可以逼近高阶输入输出非线性系统.将该算法用于摄像机成像误差校正可以构建成像过程中的高阶畸变模型,提高摄像机测量精度.实验结果验证了该方法的有效性.

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来源
《2005中国控制与决策学术年会》|2005年|1143-1146|共4页
会议地点哈尔滨
作者
杨延西; 刘丁; 高异;
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作者单位

中国航空学会;

中国自动化学会;

中国运筹学会;

中国兵工学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;摄像机;摄影设备;
关键词
RBF神经网络; 透镜畸变; 成像误差; 摄像机; 校正方法;

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