便利店防盗摄像头的图像拼接算法原理

1. 图像拼接技术的基础是解决相邻摄像头视野重叠区的匹配问题。便利店天花板四角安装的半球摄像机通过10-15%视野重叠覆盖，每个摄像头使用2.8mm焦距镜头产生98°水平视场角，相邻摄像头共同覆盖区域形成约20像素宽度的特征匹配带。

2. 特征点检测采用SIFT算法，在重叠区域提取尺度不变特征。对于1080P分辨率视频流，每个重叠区可检测约200-300个特征点，通过RANSAC算法剔除误匹配后，保留的特征点需满足像素坐标误差小于1.5个像素的几何约束条件。

3. 图像配准阶段通过计算单应性矩阵实现视角统一。使用DLT算法求解3×3变换矩阵，该矩阵包含旋转、平移和透视变换参数。实际应用中需补偿镜头畸变，将摄像头的径向畸变系数k1=-0.2、切向畸变系数p1=0.03代入布朗畸变模型进行预处理。

4. 多摄像头时序同步通过NTP协议实现，时间误差控制在33ms以内（对应30fps的单帧时长）。采用基于GPIO硬触发的方式，使所有摄像头在同一个垂直消隐期间同时曝光，避免动态目标在拼接处产生重影。

5. 亮度均衡处理采用多分辨率样条技术，在Laplacian金字塔空间进行梯度域融合。对重叠区域建立权重映射函数，中心像素权重为1，边缘像素权重线性衰减至0，实现无缝过渡。最终生成的全景视频流分辨率可达3840×800，覆盖160°广角视野。