好用的鱼眼校正算法例程

资 源 简 介

好用的鱼眼校正算法例程

详 情 说 明

鱼眼镜头因其超广视角被广泛应用于全景拍摄和监控领域，但产生的强烈桶形失真需要专用算法校正。以下是几种实用的校正方法：

基于几何映射的校正法 通过建立鱼眼图像与标准图像的几何映射关系，利用球面投影模型计算每个像素点的坐标变换。核心是构建包含径向和切向畸变参数的数学模型，常用多项式函数描述畸变曲线。

等距投影校正法 采用等距投影公式将半球面展开为平面图像，保持场景中各点到图像中心的距离比例。该方法计算量适中，能较好地保持场景物体的相对比例。

球面透视投影法 将鱼眼图像视为球面投影，通过反向映射将球面坐标转换为平面坐标。需要处理边缘区域的插值问题，适合需要保持直线特征的场景。

基于深度学习的校正 近年来出现的端到端校正网络，通过大量样本训练自动学习畸变模式。这类方法对复杂畸变更鲁棒，但需要足够的训练数据支持。

实际应用中常采用分区域校正策略，将图像划分为中心区、过渡区和边缘区分别处理。中心区域畸变较小可直接采用线性变换，边缘区域则需要更高阶的非线性校正模型。

效果评估指标包括直线保持度、面积变形率和关键点匹配精度。注意校正过程会损失部分边缘信息，需根据应用场景在视场范围和形变程度间权衡。