摘要
本发明涉及光场成像领域,尤其涉及一种基于原始光场图像线特征检测的光场相机标定方法,包括获取光场相机在不同拍摄条件下的白色背景原始光场图像集,并处理得到微透镜阵列的投影中心网格数据;获取光场相机在不同拍摄条件下的棋盘格原始光场图像集,在每幅棋盘格原始光场图像上加载微透镜阵列的投影中心网格数据;计算每幅棋盘格原始光场图像中每一个像素的梯度值,对像素的梯度值进行排队,按照梯度角相似方向进行区域扩散及模型拟合,获得每幅棋盘格原始光场图像中的线特征,从而计算得到每幅棋盘格原始光场图像的角点坐标;构建光场相机投影模型,结合前述角点坐标,对光场相机的参数进行标定。本发明在节省时间的同时减少引入的误差。
技术关键词
相机标定方法
微透镜阵列
线特征
棋盘
光场相机
图像
像素
坐标系
网格
区域生长算法
种子
投影模型
错误报警
直线
参数
数据
误差
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BP神经网络
评价指标体系
参数
曲线特征
曲线斜率变化
相机标定方法
标定相机
坐标
特征点
相机标定系统
线特征提取方法
训练样本数据
深度神经网络
城市建筑三维模型
无人机遥感图像
标定算法
运动轨迹规划
手眼标定方法
图像
棋盘格标定板
三维模型
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测试方法
人体