一种基于SSA-BP神经网络的光栅投影系统标定方法技术方案

本发明专利技术涉及三维重建技术领域，具体涉及一种基于SSA‑BP神经网络的光栅投影系统标定方法。电脑生成标准黑白棋盘图像，通过投影仪投影到白板，拍摄多组不同姿态的投影棋盘图像。接着检测投影棋盘图像的角点坐标，获得角点的相机图像坐标。特征匹配标准棋盘图像和投影棋盘图像的角点，建立射影变换矩阵。通过角点的相机图像坐标和射影变换矩阵，获得角点的投影仪图像坐标。使用SSA算法优化BP网络的权值和偏置，两个图像坐标为网络输入进行训练，输出角点的三维坐标，实现系统标定。经麻雀搜索算法优化的BP神经网络称为SSA‑BP神经网络，能够直接实现二维到三维的映射，降低了系统标定难度，提高了标定精度，实现了一种基于通用模型的系统标定方法。

【技术实现步骤摘要】

(一)本专利技术涉及三维重建，具体涉及一种基于ssa-bp神经网络的光栅投影系统标定方法。

技术介绍

0、(二)
技术介绍

1、在投影仪与摄像机组成的光栅投影三维测量系统中，系统标定是获得高精度测量结果的关键因素。

2、然而，传统系统标定算法模型复杂，对求解效率和求解稳定性带来了不利影响，而且由于系统精度常依赖于所建立的模型，使得如何根据具体的成像过程选择合适的模型变得十分困难。

3、bp神经网络的非线性逼近能力，可以忽略具体的系统模型，直接建立图像坐标与世界坐标的映射关系。但对于实时、非线性及参数待定的复杂问题，依靠经验来设计bp网络的重要参数越来越困难，导致网络输出精度不高。

技术实现思路

0、(三)
技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于ssa-bp神经网络的光栅投影系统标定方法，旨在解决现有的神经网络系统标定方法精度不高和传统非神经网络系统标定困难的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于ssa-bp神经网络的光栅投影系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于SSA-BP神经网络的光栅投影系统标定方法，其特征在于，包括下列步骤：

2.如权利要求1所述的基于SSA-BP神经网络的光栅投影系统标定方法，其特征在于，

3.如权利要求2所述的基于SSA-BP神经网络的光栅投影系统标定方法，其特征在于，

4.如权利要求3所述的基于SSA-BP神经网络的光栅投影系统标定方法，其特征在于，

5.如权利要求4所述的基于SSA-BP神经网络的光栅投影系统标定方法，其特征在于，

6.如权利要求5所述的基于SSA-BP神经网络的光栅投影系统标定方法，其特征在于，

【技术特征摘要】

1.一种基于ssa-bp神经网络的光栅投影系统标定方法，其特征在于，包括下列步骤：

2.如权利要求1所述的基于ssa-bp神经网络的光栅投影系统标定方法，其特征在于，

3.如权利要求2所述的基于ssa-bp神经网络的光栅投影系统标定方法，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：徐翠锋，莫优，詹锦成，马峻，赵文博，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：