| 一种机器视觉加权最小二乘解法 |
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| 引用本文： | 杨剑,吕乃光,董明利.一种机器视觉加权最小二乘解法[J].光学精密工程,2009,17(8):1870-1877. |
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| 作者姓名： | 杨剑 吕乃光 董明利 |
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| 作者单位： | 1. 北京邮电大学,电子工程学院,北京,100876;北京信息科技大学,光电信息与通信工程学院,北京,100192
2. 北京信息科技大学,光电信息与通信工程学院,北京,100192 |
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| 基金项目： | 国家自然基金资助项目，北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目，北京市教委科技发展计划面上项目 |
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| 摘 要： | 为了进一步提高机器视觉的重建精度，本文首次从参数方程的角度来重新审视机器视觉系统以及在此方程上提出了加权的最小二乘方法。机器视觉系统中，重建精度将随相机布局的不同而不同，即随相机与特征点的距离以及旋转矩阵的不同而变化。原有解算方法，并不区分这些不同，利用最小二乘法求取拟合误差最小点。针对这一不足，本文首先改变了机器视觉系统的基础，利用参数方程来描述系统模型，在此基础上，推导了加权的最小二乘方法，给有大误差布局的相机较小的加权，从而进一步提高精度。这种算法的关键是对权重的估计。文章最后的仿真和实验验证了本文算法的有效性。
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| 关 键 词： | 机器视觉 重建精度 加权最小二乘 权重估计 |
| 收稿时间： | 2008-12-15 |
| 修稿时间： | 2009-03-16 |
Application of weighted least square method to machine vision system |
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| YANG Jian,L Nai-guang,DONG Ming-li.Application of weighted least square method to machine vision system[J].Optics and Precision Engineering,2009,17(8):1870-1877. |
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| Authors: | YANG Jian L Nai-guang DONG Ming-li |
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| Affiliation: | YANG Jian1,2,LV Nai-guang1,DONG Ming-li2 (1.Department of Electronic Engineering,Beijing University of Posts andTelecommunications,Beijing 100081,China,2.Department of Photoelectronic Information Engineering,Beijing Institute of Information Scieme,Beijing 100192,China) |
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| Abstract: | In order to improve the accuracy of a recovered object by machine vision system,the relationship between the camera position and the accuracy of the recovered object is analyzed and the weighted values based on the relationship are evaluated. Then,the weighted least square method is used in the machine vision system. After expressing the machine vision model by parameter equations,a recovering equation for 3D space point recovering is deduced based on the parameter equation. Then,according to the error tran... |
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| Keywords: | machine vision recovered accuracy weighted least square method weighted evaluation |
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