基于BP神经网络的大视场成像畸变校正方法

提出了基于BP神经网络的畸变校正方法,实现了在不确知畸变数学模型情况下的高精度校正。应用平行光管法测得900组光点坐标数据作为BP神经网络的训练样本,通过训练得到一个隐含层有6个节点的3层BP神经网络模型,然后使用77组数据检测了该神经网络的校正效果,并与使用相同检测数据的双线性插值方法进行了比较。实验表明,神经网络较插值方法精度高,误差数据分布的规律性好,而且与插值方法相比,它避免了误判区域的问题,便于校正。