基于改进粒子群优化算法的非线性摄像机标定

资 源 简 介

基于改进粒子群优化算法的非线性摄像机标定

详 情 说 明

摄像机标定是计算机视觉中的关键步骤，其精度直接影响三维重建和测量结果的准确性。传统标定方法在处理非线性畸变时往往存在局限性，而改进的粒子群优化算法为这一难题提供了创新解决方案。

粒子群优化算法模拟鸟群觅食行为，通过群体智能寻找最优解。在摄像机标定中，算法将相机内外参数和畸变系数编码为粒子位置，利用适应度函数评估标定精度。改进后的算法主要在三方面进行优化：首先引入动态惯性权重，平衡全局探索与局部开发能力；其次采用自适应学习因子，根据迭代进度调整粒子学习行为；最后结合局部搜索策略，避免早熟收敛问题。

非线性标定过程将镜头的径向畸变和切向畸变纳入优化目标，通过最小化重投影误差建立目标函数。与传统最小二乘法相比，这种智能优化方法能有效跳出局部最优，对于大畸变镜头的标定尤为有效。实验表明，改进后的算法在标定精度和鲁棒性上均有显著提升，特别是在存在噪声和部分遮挡的实际场景中表现优异。

该方法为工业检测、机器人导航等需要高精度标定的应用场景提供了新的技术思路，展现了智能算法在计算机视觉领域的应用潜力。