加权最小二乘算法在机器视觉系统中的应用

摘要

为了进一步提高机器视觉的重建精度,对相机站位和重建精度之间的关系进行了分析,并在此基础上估计权值,将加权的最小二乘算法应用于机器视觉系统的三维重建算法中.利用参数方程描述了机器视觉系统,推导了空间点三维重建的参数方程解法.利用误差传递原理,分析了从相机像平面上协方差到物空间协方差的传递过程,给出了误差传递和相机布局的直接关系.然后,利用得到的物空间协方差估计加权最小二乘算法的权值,最后进行解算.仿真和实验结果表明:加权最小二乘算法总体上优于普通的最小二乘法,当噪声方差比较小时,两种算法的区别不大.但是当噪声方差＞0.5时,拍摄像片数量少于30幅的情况下有更优的精度;对距离为37.031 0,24.970 4,26.015 3 cm的测量中,和普通最小二乘算法比较,加权最小二乘算法提高的精度平均为0.4 cm.