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作者：张党成;董秀成;雎雅玲;向贤明;
单位：西华大学电气与电子信息学院;四川大学锦江学院;
摘要：针对传统基于BP神经网络的标定方法标定精度低，深度方向误差大等问题，提出了一种基于相位靶和径向基函数(RBF)神经网络的单目相机标定方法。采用三步相移法的特征提取方法，并使用多频法计算绝对相位，将相位靶特征点承载的绝对相位转换到三维空间，建立特征点图像坐标与世界坐标之间的对应关系，最后使用RBF神经网络完成二维图像坐标到三维空间坐标的直接映射。实验结果表明，对比传统使用BP神经网络进行标定与棋盘格，圆形标定靶的标定结果，该方法的平均标定误差为0.0980mm,同时在焦距1.4mm,视场220°鱼眼镜头下，仍能保持较高的精度，证明了所提方法的可行性和有效性。
关键词：相位靶;;RBF神经网络;;绝对相位计算;;相机标定
基金资助：国家自然科学基金(11872069);; 四川省中央引导地方科研发展专项(2021ZYD0034)
