人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在反求中的應(yīng)用研究.pdf

1、本文首先介紹了現(xiàn)有的三維重構(gòu)模型和攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)。現(xiàn)有的模型基本上都是在理想的小孔成像模型基礎(chǔ)上,加上各種畸變補(bǔ)償組成立體視覺的數(shù)學(xué)模型。要考慮從世界坐標(biāo)系到攝像機(jī)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換,再考慮由攝像機(jī)坐標(biāo)系到圖像坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換,是一個正向的節(jié)節(jié)推理的過程。由于空間中一點(diǎn)與其對應(yīng)的CCD圖像點(diǎn)之間的映射關(guān)系是一種復(fù)雜的非線性映射關(guān)系,受諸多因素的影響,如果采用完全理想條件加畸變來標(biāo)定系統(tǒng),邊緣尺寸的實(shí)際測量將會產(chǎn)生一定誤差。
　　其次介紹了人工

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。近年來廣泛用于各個領(lǐng)域的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有很強(qiáng)的非線性映射能力,它不需要事先設(shè)計(jì)任何數(shù)學(xué)模型,通過網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部權(quán)值的調(diào)整來擬合系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系,網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)信息儲存在連接權(quán)值矩陣內(nèi),通過網(wǎng)絡(luò)模型的自身學(xué)習(xí),獲取信息中隱含的知識,從而建立起相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。故可以反映十分復(fù)雜的非線性關(guān)系。從理論上講,BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以處理任意復(fù)雜的多元非線性關(guān)系。就像一個黑箱,只需要知道它的輸入和輸出,不需要去考慮復(fù)雜的畸變因素,從

3、而能夠有效地克服畸變所產(chǎn)生的誤差,從而能夠保證重構(gòu)系統(tǒng)具有較高的測量精度。
　　然后是通過圖像處理采集用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練好人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,建立起反映三維實(shí)際坐標(biāo)與二維圖像坐標(biāo)之間關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,確定了最適合于三維重構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的主要參數(shù),并比較了不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)劣,把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)定精度和現(xiàn)有標(biāo)定算法的精度做了比較,用訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行平面的重構(gòu)實(shí)驗(yàn)。并且把人工神經(jīng)網(wǎng)