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第一作者 ： 陈云富

发表时间 ： 2010-01-01

发表刊物 ： 光学与光电技术

所属单位 ： 数理与信息工程学院

文献类型 ： 期刊

期号 ： 第5期

ISSN ： 1672-3392

关键字 ： 径向基函数神经网络；反向条纹；二次三项式插值；工业质量控制

摘要 ： 提出了一种利用RBF神经网络来确定摄像机和投影器坐标映射关系的方法.首先在投影器坐标系中将数据分为若干个16×16的子区域,然后以(l,m,lm,l2,m2)为输入层的5个神经元(其中l、m为投影器像素坐标),以摄像机像素坐标i为输出层的神经元,建立RBF神经网络.利用RBF神经网络求解在投影器坐标系中摄像机像素坐标的分布模型,最后得到投影器像素点对应的摄像机像素坐标值.计算机模拟和实验结果表明,与已有的算法相比,该方法能更有效地提高反向条纹投影的求解精度.为反向条纹的求解提供了新方法.

是否译文 ： 否