简介：为了消除鱼眼镜头的畸变便于人工智能处理，设计了一套鱼眼图像的拆分规则，通过将图像拆分为多个视角来矫正图像，并且提出了一种插值算法来提高图像的质量。
任务：增加对鱼眼图像的识别。
鱼眼图像往往存在强大的畸变，畸变给目标识别任务带来了影响。目前有两种解决方案：1直接从鱼眼镜头识别。由于鱼眼镜头的强烈畸变，目标检测模型可能难以准确识别图像中的对象，尤其是图像边缘的对象。模型复杂性：需要模型具备处理或适应这种畸变的能力，这可能需要更复杂的网络结构或训练策略。因此存在第二种解决方案：对鱼眼镜头进行矫正再识别。目前主流的矫正方法，如棋盘格法、双精度法 ，对图像边缘的矫正效果较差，如果别识别物体在物体的边缘则难以矫正。
方法介绍：将二维鱼眼图像视为圆顶，将图像拆分为不同的几个视角从而获得正常视角下的图像。拆分的过程中使用特殊的插值方法，提高图像的精度。
使用真实照片的效果
使用仿真图像的效果
图像插值的效果
经过处理后的鱼眼图像，更适合AI下游任务。