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鱼眼镜头视频图像实时校正算法研究与实现的中期报告

一、研究背景

鱼眼镜头因其广角、大视场和畸变等特点被广泛应用于视频监控、智能交通等领域。但是由于鱼眼镜头具有严重的畸变问题，所以在监控和测量等领域应用时往往需要进行畸变校正。

畸变校正是指将畸变图像转换成非畸变图像的过程，其目的是恢复物体的真实形状和大小，使其能够更好地满足实际测量和监控的需求。随着计算机视觉和数字图像处理技术的发展，畸变校正技术也逐渐得到了广泛的应用和发展。

二、研究内容

本文的主要研究内容是鱼眼镜头视频图像实时校正算法的研究与实现。具体来说，本文将主要研究以下内容：

1.分析鱼眼镜头的畸变特点，探究畸变校正的原理和方法；

2.研究和实现基于OpenCV的鱼眼镜头畸变校正算法，通过编程实现畸变校正功能；

3.基于CUDA平台，研究和实现GPU加速的鱼眼镜头畸变校正算法，提高畸变校正的实时性和精度。

三、研究目标

本文的研究目标是实现一种高效、实时、准确的鱼眼镜头视频图像实时校正算法，并将其应用于视频监控、智能交通等领域以提高监控和测量的效果。

四、研究方法

1.文献调研和分析，从理论上研究和分析鱼眼镜头的畸变特点和畸变校正的原理和方法；

2.使用OpenCV编程软件，研究和实现基于OpenCV的鱼眼镜头畸变校正算法；

3.利用CUDA并行计算平台，研究和实现GPU加速的鱼眼镜头畸变校正算法，提高畸变校正的实时性和效率；

4.进行实验和测试，验证所提出的鱼眼镜头视频图像实时校正算法的有效性和实用性。

五、研究意义

实现高效、实时、准确的鱼眼镜头视频图像实时校正算法，对于提高视频监控、智能交通等领域的效果具有重要的意义，能够更好地满足实际测量和监控的需求。

同时，通过本文的研究，也能够为类似的畸变校正问题提供一些参考和借鉴。