即時失真修正算法於環景攝影系統：優化策略與未來方向

環景視圖 相機系統，廣泛應用於自動駕駛和碰撞避免的汽車應用中，嚴重依賴準確和實時的畸變校正來提供可靠的視覺數據。這些系統通常配備魚眼或廣角鏡頭，固有地受到幾何畸變的影響，例如桶形和枕形畸變，這會降低圖像質量並妨礙下游任務，如物體檢測和路徑規劃。本文探討了環視系統中實時畸變校正的先進優化策略，解決技術挑戰、算法創新和實際實施考慮。

環景攝像頭，通常安裝在車輛上，通過拼接來自多個魚眼或超廣角鏡頭的圖像來捕捉360°的視野。然而，這些鏡頭由於其光學設計引入了顯著的失真：

• 徑向畸變：由於鏡頭曲率引起，導致桶形（向外曲率）或針墊形（向內曲率）變形。

• 切向畸變：由於鏡頭與影像感測器的錯位而產生，造成邊緣扭曲。

• 色差：由於鏡頭色散造成的高對比邊緣的顏色偏移。

例如，魚眼鏡頭（通常用於AVM系統）會顯示出嚴重的桶形失真，直線看起來彎曲，這使得車道檢測或障礙物定位等任務變得複雜。

實現失真校正的實時性能需要在準確性和計算效率之間取得平衡。主要挑戰包括：

• 計算開銷：傳統的多項式模型（例如，Brown-Conrady）涉及複雜的計算，增加了延遲。

• 動態環境：光照、遮擋或攝影機角度的變化需要自適應算法。

• 硬體限制：嵌入式系統（例如，汽車 ECU）具有有限的處理能力和記憶體。

例如，OpenCV 的 fisheye::initUndistortRectifyMap 函數雖然被廣泛使用，但由於依賴於預計算的畸變地圖，處理實時數據時會遇到困難。

1. 演算法改進

• 輕量級多項式模型：用低階近似（例如，3階代替5階）替換高階多項式，以減少計算負擔，同時保持準確性。

• 混合方法：結合基於物理的模型（例如，Kannala-Brandt）與機器學習，以動態地細化失真參數。例如，訓練於合成失真數據的神經網絡可以實時預測校正圖。

• 多頻帶融合：使用邊緣感知濾波器分別處理失真的區域，以在修正全局失真時保留細節。

2. 硬體加速

• GPU/TPU 使用率：將矩陣運算（例如，單應性變換）卸載到 GPU 以進行並行處理。NVIDIA 的 Jetson 平台就是這種方法的典範，實現了 30+ FPS 的 4K 失真修正。

• 基於FPGA的管道：在FPGA中實現定點算術以減少延遲。Xilinx的Zynq MPSoC已展示出魚眼去畸變的延遲低於10毫秒。

3. 動態參數適應

• 在線校準：使用車輛運動數據（例如，IMU 數據）動態調整畸變參數。例如，突然的轉向操作可以觸發相機外部參數的快速重新校準。

• 上下文感知修正：根據場景語義應用不同的失真模型（例如，在城市環境中優先進行車道線修正）。

案例 1：特斯拉的自動駕駛環景系統

Tesla 採用多鏡頭融合方法，並進行實時畸變校正。通過利用經過 TensorRT 優化的內核，他們的系統在 4K 分辨率下每幀的延遲時間低於 <20ms。

案例 2：Mobileye 的 REM™ 地圖製作

Mobileye 的道路體驗管理使用輕量級失真模型結合 LiDAR 數據來修正魚眼圖像以進行高清地圖製作。這種混合方法平衡了準確性（亞像素誤差）和速度（15 FPS）。

• 基於神經網絡的修正：端到端的深度學習模型（例如，CNN）在失真數據集上訓練，可以消除對明確相機校準的依賴。NVIDIA 的 DLDSR（深度學習超分辨率）框架是此類解決方案的前驅。

• 邊緣雲端協作：將繁重的計算卸載到雲端，同時保持低延遲的邊緣處理，以應對像避障這樣的關鍵任務。

• 標準化基準測試：制定行業範圍內的失真修正準確性和延遲的指標，以促進算法比較。

即時失真修正在環視系統中對於汽車安全和自主性至關重要。通過整合先進的算法、硬件加速和自適應參數調整，工程師可以克服現有的限制。隨著人工智能和邊緣計算的發展，下一代失真修正系統承諾提供更高的精確度和效率，為更安全和更智能的車輛鋪平道路。