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技術方案有哪些？

全景可視系統，也又稱全景泊車等等，市面已經有產品出現，各家的方案看起來又不一樣。

對全景，飛思卡爾freescale、富士通fujitsu擁有比較完整的解決方案，但也有其他公司推出自己的產品，但芯片都基本選用飛思卡爾或富士通的。

從用戶角度來說，全景有以下幾個分類：

圖像是否有拼接？ 支持哪些視角功能（廣角或俯視）？是否有3D模型？

0. 幾個攝像頭？

目前主流是四個攝像頭，采用180度以上的廣角攝像頭，如190度；

也有采用更多攝像頭的，如6個。

1. 攝像頭的種類

CCD:?優點是靈敏度高，噪音小，信噪比大。但是生產工藝復雜、成本高、功耗高。

CMOS :?優點是集成度高、功耗低(不到CCD的1/3)、成本低。但是噪音比較大、靈敏度較低、對光源要求高。

在采用CMOS為感光元器件的產品中，通過采用影像光源自動增益補強技術，自動亮度、白平衡控制技術，色飽和度、對比度、邊緣增強以及伽馬矯正等先進的影像控制技術，完全可以達到與CCD攝像頭相媲美的效果.?

由于成本原因，車載攝像頭普遍選用cmos攝像頭傳感器。

攝像頭的分辨率：一般車道檢測的攝像頭30萬像素就能滿足需求。但用于全景的攝像頭會采用更高分辨率。

2. 攝像頭的安裝位置

前視攝像頭位置，一般在車標附近的位置；左右攝像頭一般放在倒車鏡附近；后視攝像頭會放在車牌上方的位置。四個攝像頭的水平位置基本相同。

另外，根據不同的車型，攝像頭的安裝位置和高度也不同。

3. 攝像頭的標定

全景攝像頭的標定一般是指針對外參進行標定，得到攝像頭的安裝高度、安裝方位角度。

而攝像頭的內參在出廠時，就能拿到其參數。

在獲取攝像頭的內外參之后，就可以對四個攝像頭的數據進行融合或拼接。

目前，市面上的產品很多都是做到標定后，直接拼接融合就完事了。

標定方法：

張正友平板標定法是介于傳統標定和自動標定之間的方法。既結合了圖像檢測的方法，但又需要人工確定（校正）物理模板點與圖像中檢測點的對應關系。形成超定方程，并求解出較好的結果。

其不足是，手動調整角點順序比較繁瑣，易出錯。

自動標定方法，是采用特征點跟蹤軌跡的方式，根據多幅圖像的對應關系進行標定，更加靈活。但其為非線性標定，魯棒性不高。

4. 圖像的拼接

一般單純使用標定后的攝像頭進行 全景圖像的拼接和融合時，在交合重疊區域，會產生盲點的現象，如經過的物體在這個很小的區域會模糊不清或消失。

這是因為物距的改變，會產生較大的拼接區域誤差。

什么是景深現象？

當鏡頭聚焦于某一物體時，在這一物體前后一定范圍內，景物記錄的比較清晰，而超出這個范圍，物體就顯得不清晰了。這個就景深原理。決定景深的因素包括：光圈（進入鏡頭的光線的粗細）、焦距、物距。

光圈越小，景深越大，拍攝清晰的前后范圍越大。而廣角鏡頭的景深是比較大的。景深的位置、范圍會隨焦距的不同而變化，魚眼相機需要采用比較大F值，才能獲取較大的景深。

圖像配準的常見方法及優缺點：

1） 基于區域的方法

? ? a） 像素點的直接的相關性，外加金字塔的多分辨率。 計算量較大，而且對旋轉和縮放效果有一定影響。

? ? b）基于頻域FFT變換的方法。 在空間頻域中尋找相關性，計算快，對小平移、旋轉及尺度變換的圖像拼接較合適，但對重疊區域較小的情況較差。

2）基于特征的方法

? ? a）經典的方法，如基于輪廓、角點檢測算法。harris角點。

? ? b）尺度不變特征的SIFT算法，及其改進算法。配準精度高，但速度慢，且原始算法未公開，版權保護。

? ? c）SURF配準算法。配準精度高，略遜于SIFT，但速度快。

對于魚眼相機的配準，一般需要：

1）畸變校正。4個相機都是190或180左右的視角的情況，畸變校正后，即使損失一部分邊緣圖像，仍然會有一部分圖像重合。

2）配準。如果有相機內外參的先驗知識的情況下，配準，可以采用基于改進的區域配準方法，效果好，且速度快。 基于特征的方法也可以嘗試。

3）融合或拼接。直接采用拼接的方式，或采用圖像疊加融合的方式，或增強邊緣的方式，或用小波等等。

采用配準方式進行拼接和融合的產品，效果會好很多。

由于配準會比較耗費時間，而配準的區域可能又不斷變化，所以，配準過程不必對拍攝的每幅圖像都進行。

5. 攝像頭視角如何變換？3D模型如何建立？

俯視圖：每個攝像頭都有內外參，所以，其俯視圖也可以比較輕松的獲取，然后進行拼接，得到車輛周圍比較完整的俯視圖。

俯視圖，對于直立的物體會有很大的形變，看起來不舒服，一種改善的方法就是降低俯視虛擬相機的高度，這樣直立物體的形變會減輕，但是對地面直線物體又會產生魚眼式的形變，這個需要一個折中。

3D模型：其實，就是將幾個魚眼攝像頭的坐標系統一轉換到一個世界坐標系中，并建立一個碗狀的三維虛擬成像面，最后建立三維模型。

富士通fujitsu的方案是比較成熟的。

查了一些資料，沒有翻到其詳細的算法過程，估計是預先建立一個3D的投射曲面，然后，將整個魚眼相機拼接的圖像投射到這個曲面上。這個過程可以使用查找表，能提高運算速度，簡化運算過程。

這個過程需要結合攝像頭的景深，內外參數，地面俯視等。

本文中，有些地方是猜測或看的資料不全，請大家指正。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的车载全景可视系统surroundview的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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