前言
在图像拼接技术中，有如下几个关键的步骤：
相机标定，预处理操作（畸变矫正、滤波），图像投影变换、图像配准（特征点提取及匹配）图像拼接（几何变换）、图像融合、亮度与颜色的均衡处理等。
什么是相机标定
相机标定简单来说是根据相机的几何模型求最终的投影矩阵的过程（从世界坐标系换到像素坐标系），也就是求解内外参以及畸变参数的过程。
为什么要进行相机标定
在图像拼接中，良好的相机标定是拼接的基础，标定结果影响拼接效果的好坏。（希望能在图像拼接中，免去物理偏差造成的影响）
标定参数
标定参数包括：内参、外参以及畸变参数
1.外参数矩阵：在两幅图的图像拼接中，外参矩阵可描述两幅图像之间的旋转平移关系。
2.内参数矩阵：相机内部参数（焦距）
3.畸变参数(k1，k2，p1，p2，k3)：由于透镜的存在，光线投影到成像平面会产生畸变，主要包括切向和径向畸变，
切向畸变和径向畸变
安装过程中，透镜和成像平面不平行会造成切向畸变p。
而由于透镜的先天条件（形状），会造成径向畸变（越靠近边缘，畸变就会越严重）。
径向畸变模型：
以下公式由泰勒展式得出，（因为畸变比较小，可用泰勒级数的低阶项来近似），(x,y)为理想坐标坐标（无畸变），(xdis，ydis)为校正前坐标（有畸变）
切向畸变模型：
因此同时包含切向和径向的畸变模型：
枕形畸变和桶形畸变
径向畸变又包含如下两种。
桶形畸变：因为镜头中央的放大倍率大于边缘的放大倍数，大多出现这种畸变的镜头是广角镜头，牺牲直线投影来得到更宽的视野。
枕形畸变：由于镜头边缘的放大倍率大于中心的放大倍数引起，朝着中心弯曲，倾向于出现在变焦镜头的较长焦距端。
由此，当我们得到标定的畸变参数后，反演补偿即可对相机进行校正。而校正的过程就将相当于将扭曲的曲线变回到直线的过程
补充：
图像畸变校正算法有着重复性和数据并行性，所以采用FPGA来加速是一种很好的方式，另外该算法实质上也是进行像素操作，从曲线变成直线，就容易出现像素丢失等现象，因此需要引入插值算法来进行填充。（FPGA实现校正的时候，希望将畸变图像从存储器中读取，然后根据畸变参数进行校正，校正后的图像存储在输出端的存储器中，最终送到显示器显示）
如何进行相机标定
采用Matlab进行标定
方法：
打印一张标定棋盘格图片，并将其贴在一个平面上，作为标定物。
通过调整标定物或摄像机的方向，为标定物拍摄一些不同方向的照片。
利用棋盘格角点,估算内外以及畸变参数。
步骤如下（以单目相机校准为例）：
1、标定棋盘格的获取
在matlab命令行输入，并等待
open checkerboardPattern.pdf
2、将棋盘格固定，后用相机拍摄，得到不同方向的照片。
3、把拍摄的图片存放在特定文件夹下，比如D:\matlab\toolbox\vision\visiondata\calibration\myself
点击Add images添加所拍摄的图片
4、自动跳转到标定板的规格选择界面：棋盘格中一个格子的尺寸，默认为25mm×25mm，需要根据自己所用棋盘格图案的实际尺寸来调节，必须和实际长度相同。
5、添加完成后会出现检测结果，如下图所示，总图像10张，失败1张。添加失败的原因可能是图像较远无法清晰识别出棋盘格，单击view images可查看为被添加进去的图像。
6、普通相机选择Standard模式，鱼眼相机选择Fisheye模式
7、参数选项
径向畸变（即Radial Distortion下选择3个系数Coefficients）
勾选Skew（歪斜）（倾斜因子很小，也可以不考虑)
切向畸变（Tangential Distortior）
8、单击Calibrate进行标定
9、右上角：重投影误差(平均误差小于0.5像素即可）
右下角：可切换视图（以相机为中心或以图像为中心），相当于每次拍摄照片相对于相机的位置，也就是相机的外参。
10、点击“Export Camera Parameters”，输出相机参数到matlab命令窗口
得到如下的结果：
11、命令行键入如下可直接得到相机内参矩阵
cameraParams.IntrinsicMatrix
命令行键入如下可得到径向畸变参数
cameraParams.RadialDistortion
在工作区也可以查看相应的参数
双目标定和单目标定相同，只是需要输入左右相机的图片。
有了旋转矩阵，平移向量以及畸变参数，可以得到输出像素与输入像素之间的对应关系。
根据畸变参数如何采用FPGA进行图像校正
