全景可視系統，也又稱全景泊車等等，市面已經有產品出現，各家的方案看起來又不一樣。
對全景，飛思卡爾freescale、富士通fujitsu擁有比較完整的解決方案，但也有其他公司推出自己的產品，但晶元都基本選用飛思卡爾或富士通的。
從使用者角度來說，全景有以下幾個分類：
影象是否有拼接？ 支援哪些視角功能（廣角或俯視）？是否有3d模型？
目前主流是四個攝像頭，採用180度以上的廣角攝像頭，如190度；
也有採用更多攝像頭的，如6個。
ccd: 優點是靈敏度高，噪音小，訊雜比大。但是生產工藝複雜、成本高、功耗高。
cmos : 優點是整合度高、功耗低(不到ccd的1/3)、成本低。但是噪音比較大、靈敏度較低、對光源要求高。
在採用cmos為感光元器件的產品中，通過採用影像光源自動增益補強技術，自動亮度、白平衡控制技術，色飽和度、對比度、邊緣增強以及伽馬矯正等先進的影像控制技術，完全可以達到與ccd攝像頭相媲美的效果.
由於成本原因，車載攝像頭普遍選用cmos攝像頭感測器。
攝像頭的解析度：一般車道檢測的攝像頭30萬畫素就能滿足需求。但用於全景的攝像頭會採用更高解析度。
前視攝像頭位置，一般在車標附近的位置；左右攝像頭一般放在倒車鏡附近；後視攝像頭會放在車牌上方的位置。四個攝像頭的水平位置基本相同。
另外，根據不同的車型，攝像頭的安裝位置和高度也不同。
全景攝像頭的標定一般是指標對外參進行標定，得到攝像頭的安裝高度、安裝方位角度。
而攝像頭的內參在出廠時，就能拿到其引數。
在獲取攝像頭的內外參之後，就可以對四個攝像頭的資料進行融合或拼接。
目前，市面上的產品很多都是做到標定後，直接拼接融合就完事了。
標定方法：
張正友平板標定法是介於傳統標定和自動標定之間的方法。既結合了影象檢測的方法，但又需要人工確定（校正）物理模板點與影象中檢測點的對應關係。形成超定方程，並求解出較好的結果。
其不足是，手動調整角點順序比較繁瑣，易出錯。
自動標定方法，是採用特徵點跟蹤軌跡的方式，根據多幅影象的對應關係進行標定，更加靈活。但其為非線性標定，魯棒性不高。
一般單純使用標定後的攝像頭進行 全景影象的拼接和融合時，在交合重疊區域，會產生盲點的現象，如經過的物體在這個很小的區域會模糊不清或消失。
這是因為物距的改變，會產生較大的拼接區域誤差。
什麼是景深現象？
當鏡頭聚焦於某一物體時，在這一物體前後一定範圍內，景物記錄的比較清晰，而超出這個範圍，物體就顯得不清晰了。這個就景深原理。決定景深的因素包括：光圈（進入鏡頭的光線的粗細）、焦距、物距。
光圈越小，景深越大，拍攝清晰的前後範圍越大。而廣角鏡頭的景深是比較大的。景深的位置、範圍會隨焦距的不同而變化，魚眼相機需要採用比較大f值，才能獲取較大的景深。
影象配準的常見方法及優缺點：
1） 基於區域的方法
a） 畫素點的直接的相關性，外加金字塔的多解析度。 計算量較大，而且對旋轉和縮放效果有一定影響。
b）基於頻域fft變換的方法。 在空間頻域中尋找相關性，計算快，對小平移、旋轉及尺度變換的影象拼接較合適，但對重疊區域較小的情況較差。
2）基於特徵的方法
a）經典的方法，如基於輪廓、角點檢測演算法。harris角點。
b）尺度不變特徵的sift演算法，及其改進演算法。配準精度高，但速度慢，且原始演算法未公開，版權保護。
c）surf配準演算法。配準精度高，略遜於sift，但速度快。
對於魚眼相機的配準，一般需要：
1）畸變校正。4個相機都是190或180左右的視角的情況，畸變校正後，即使損失一部分邊緣影象，仍然會有一部分影象重合。
2）配準。如果有相機內外參的先驗知識的情況下，配準，可以採用基於改進的區域配準方法，效果好，且速度快。 基於特徵的方法也可以嘗試。
3）融合或拼接。直接採用拼接的方式，或採用影象疊加融合的方式，或增強邊緣的方式，或用小波等等。
採用配準方式進行拼接和融合的產品，效果會好很多。
由於配準會比較耗費時間，而配準的區域可能又不斷變化，所以，配準過程不必對拍攝的每幅影象都進行。
俯檢視：每個攝像頭都有內外參，所以，其俯檢視也可以比較輕鬆的獲取，然後進行拼接，得到車輛周圍比較完整的俯檢視。
俯檢視，對於直立的物體會有很大的形變，看起來不舒服，一種改善的方法就是降低俯視虛擬相機的高度，這樣直立物體的形變會減輕，但是對地面直線物體又會產生魚眼式的形變，這個需要乙個折中。
3d模型：其實，就是將幾個魚眼攝像頭的座標系統一轉換到乙個世界座標系中，並建立乙個碗狀的三維虛擬成像面，最後建立三維模型。
富士通fujitsu的方案是比較成熟的。
查了一些資料，沒有翻到其詳細的演算法過程，估計是預先建立乙個3d的投射曲面，然後，將整個魚眼相機拼接的影象投射到這個曲面上。這個過程可以使用查詢表，能提高運算速度，簡化運算過程。
這個過程需要結合攝像頭的景深，內外引數，地面俯視等。
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