用遗传算法计算摄像机自标定参数

资 源 简 介

用遗传算法计算摄像机自标定参数

详 情 说 明

摄像机自标定是计算机视觉中的重要课题，旨在不依赖特定标定物的条件下，通过场景中的自然特征点自动获取摄像机的内部参数。传统方法往往依赖线性代数或非线性优化，而遗传算法作为一种全局优化方法，能有效避免局部最优解，特别适合处理具有多个未知参数的非线性问题。

### 核心思路 遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作逐步优化候选解。在摄像机自标定中，染色体可编码为相机内参矩阵（如焦距、主点坐标、畸变系数等），适应度函数则定义为重投影误差最小化——即标定参数估计的3D点与实际图像特征点的匹配程度。

### 实现步骤 种群初始化：随机生成一组候选参数，每个参数组合代表一个个体。 适应度评估：对每个个体计算重投影误差，误差越小则适应度越高。 选择操作：保留高适应度个体（如轮盘赌或锦标赛选择）。 交叉与变异：通过参数混合和随机扰动生成新个体，增强多样性。 迭代终止：当适应度收敛或达到最大迭代次数时，输出最优参数。

### MATLAB程序要点 论文配套的MATLAB程序通常包含以下模块： 数据预处理：读取多幅图像的匹配特征点对。 遗传算子实现：自定义交叉率、变异率及编码方式（如实数编码）。 并行加速：利用MATLAB的并行计算工具箱处理大规模种群。 可视化：对比标定前后的重投影误差分布，验证算法有效性。

### 优势与挑战 遗传算法的鲁棒性使其对初始值不敏感，但计算成本较高。论文需重点讨论参数敏感性（如种群大小、变异强度）及与传统方法（如Bundle Adjustment）的对比实验，以证明其适用场景。