便利店防盗摄像头的图像畸变校正算法原理

1. 图像畸变的本质是光学镜头导致的几何失真，主要分为径向畸变和切向畸变两类。径向畸变由镜头曲率引起，表现为图像中心点向外弯曲的枕形畸变或向内收缩的桶形畸变；切向畸变则由镜头与成像平面不平行导致，形成图像倾斜效应。

2. 在便利店广角监控场景中，为扩大视野范围常使用短焦距镜头，这会加剧径向畸变。具体表现为货架直线在图像边缘弯曲，商品包装盒边缘呈现弧形，影响后续的图像分析精度。

3. 校正算法通过建立理想坐标与畸变坐标的映射关系实现。数学模型采用布朗-康拉德模型，包含3个径向畸变参数(k1,k2,k3)和2个切向畸变参数(p1,p2)。其中k1主导初级桶形畸变，k3控制边缘区域的畸变补偿。

4. 实际校正流程分为三个步骤：

   • 标定阶段：使用黑白棋盘格标定板采集多角度图像，通过角点检测获取样本点集
   • 参数求解：基于最小二乘法迭代计算畸变参数最优解，建立校正查找表
   • 实时校正：对每帧图像进行双线性插值重映射，恢复几何比例

5. 现代便利店系统采用自适应校正技术，通过检测货架边缘、价格标签等直线特征动态优化参数。这种闭环校正机制可使96%监控区域的几何误差控制在3像素以内，确保商品识别和人员追踪的准确性。