便利店防盗摄像头的鱼眼镜头畸变校正原理

1. 鱼眼镜头通过特殊曲面镜片实现超广角拍摄，其视角可达180°-270°，但会形成桶形畸变。这种畸变会使直线在图像边缘呈现弯曲，中心区域压缩较小，边缘拉伸明显。

2. 畸变校正依赖镜头的光学参数标定。工程师会预先采集镜头的畸变特征，建立数学模型。常见的校正模型包括布朗-康拉迪模型（Brown-Conrady model），该模型同时计算径向畸变和切向畸变参数。

3. 数字校正阶段使用反向映射算法。处理器对每个输出像素计算其在原始畸变图像中的对应位置，通过双线性插值重建正常透视图像。这个过程会实时消耗DSP（数字信号处理器）约15%的计算资源。

4. 现代便利店系统采用自适应校正技术。通过识别场景中的建筑结构特征（如货架直线、门窗边框），系统动态优化校正参数，确保货架商品在监控画面中保持正常几何比例，便于准确识别商品拿取动作。

5. 校正后的图像会保留边缘区域的运动检测能力。虽然校正过程会使边缘像素密度降低，但通过时间域差分算法，系统仍能有效检测货架盲区的异常移动，并与中心区域形成协同监控网络。