基于RBF神经网络的相机标定方法

简介

在单目视觉检测中,由于相机设置角度以及镜头等原因,相机所拍摄的图片存在非线性畸变,在图片使用之前通常需要进行相机标定、畸变校正。径向基函数(RBF)神经网络具有良好的非线性拟合能力,文中提出一种基于RBF神经网络的相机标定方法,该方法从标准标定板中提取样本像素点作为网络输入,对神经网络进行训练,训练好的网络可以得到畸变图像与校正图像像素点之间的对应关系,进而达到校正图像畸变的作用。实验结果表明,相较于传统的张正友标定法,该方法简单有效,精确度更高。