A Comprehensive Overview of Fish-Eye Camera Distortion Correction Methods

要約

魚眼カメラは、独特の広い視野などの特徴を持ち、さまざまな分野で幅広く活用されています。
ただし、魚眼カメラはピンホール カメラに比べて大きな歪みが発生するため、撮影したオブジェクトの画像が歪んでしまいます。
魚眼カメラの歪みはデジタル画像処理における一般的な問題であり、画質を向上させるには効果的な補正技術が必要です。
このレビューでは、魚眼カメラの歪み補正に使用されるさまざまな方法の包括的な概要を提供します。
この記事では、多項式関数を利用して放射状の歪みをモデル化および補正する多項式歪みモデルについて説明します。
さらに、パノラマ マッピング、グリッド マッピング、直接法、深層学習ベースの方法などの代替アプローチについても説明します。
このレビューでは、各方法の利点、制限、最近の進歩に焦点を当てており、読者が特定のニーズに基づいて情報に基づいた意思決定を行えるようにしています。

要約(オリジナル)

The fisheye camera, with its unique wide field of view and other characteristics, has found extensive applications in various fields. However, the fisheye camera suffers from significant distortion compared to pinhole cameras, resulting in distorted images of captured objects. Fish-eye camera distortion is a common issue in digital image processing, requiring effective correction techniques to enhance image quality. This review provides a comprehensive overview of various methods used for fish-eye camera distortion correction. The article explores the polynomial distortion model, which utilizes polynomial functions to model and correct radial distortions. Additionally, alternative approaches such as panorama mapping, grid mapping, direct methods, and deep learning-based methods are discussed. The review highlights the advantages, limitations, and recent advancements of each method, enabling readers to make informed decisions based on their specific needs.

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