基于亚像素边缘检测和圆心修正补偿的高精度相机标定方法

基于圆形标定板的相机标定过程中,当镜头畸变较大时图像质量降低、圆形投影边缘模糊,导致标定产生误差。基于此,提出一种基于亚像素边缘检测和圆心修正补偿的高精度相机方法。首先,通过Canny-Zernike矩法提取亚像素级的圆形特征轮廓点,使用边缘点链连接独立轮廓点,得到闭环的精确特征轮廓,增强对模糊边缘轮廓的提取能力;其次,对内外轮廓分别采样取点拟合椭圆,将两者中心的均值作为特征点,并通过三点判断排序法得到有序特征点集后进行粗标定;最后,用粗标定参数对轮廓的采样点集进行校正,重新获取中心坐标后反投影回图像上进行相机精标定,实现畸变情况下的圆心修正补偿标定。实验结果表明,所提方法有效提高了镜头畸变较大时相机标定的精度。

基于二次圆周补偿的虹膜边界定位方法

为提高虹膜定位的准确性与实时性,提出了基于二次圆周补偿的虹膜边界定位算法。所提算法以近似半径补偿与近似圆心补偿为核心,对虹膜内及其外边缘进行定位。定位内边界时,利用最小灰度均值法进行粗定位,并在提取内边缘图像后采用近似圆心补偿法进行细定位;定位外边界时,采用近似半径补偿法进行粗定位,再根据近似圆心补偿法进行细定位。实验结果表明,从CASIA虹膜库中随机选取了2000张不同虹膜图像进行了验证,算法平均定位时间为0.29s,定位准确率为98.1%。所提算法在准确度与实时性方面都较对比方法有所提高。