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由于鱼眼镜头很早以前便开始使用，所以由它得到的图像的畸变校正也已经有很多的研究基础了。基于前人的研究，鱼眼镜头畸变校正如前面所述有三个步骤，即角点检测[3]、镜头标定[4]和畸变校正[5]。对于这每一步而言，又有各自的研究领域。33023
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首先是角点检测，目前可分为三大类，基于灰度图像、二值图像以及基于轮廓曲线的检测算法。其中基于灰度图像的检测算法又可细分为基于梯度、模板以及模板梯度组合三类，而在这三小类之中，基于梯度的检测算法[6]运用的最为常见。而几个典型的基于梯度的检测算法有：Harris算法[7]、KLT算法[8]、SUSAN算法[9]。论文网
其次是镜头标定，我在图书馆以及网络上查阅了大量的文献，以此得知，目前的镜头标定方法有两种：传统标定法和自标定法[10]。传统标定法现在用的已经不多，现在用的比较多的便是基于镜头成像模型的自标定法，本文中也将采用后者来进行镜头标定。
最后是畸变校正，可分为两大类：基于全局的畸变校正及基于局部的畸变校正。其中，基于全局的畸变校正研究较早，有很多的算法，如平面校正、柱面校正、经纬展开校正等，而基于局部的畸变校正是在前者基础之上衍生的新思想，故此类算法有着前者无以匹敌的优势。本文中将对这几种算法进行对比分析以展示最后一个算法的优势所在。