在视频监控方面,人们希望能够获取全向的视觉信息,鱼眼镜头具有焦距短、视场大的特点,可以得到更大视角的空域信息,因此得到了广泛的应用。但由于鱼眼镜头的成像模型是非线性的,所拍摄视频会有严重畸变,因此需对畸变的视频进行校正。要在嵌入式设备上实现鱼眼视频校正,计算量大,很难达到实时的性能要求,因此加速鱼眼视频校正的处理速度起着至关重要的作用。本文首先设计并实现了一种基于GPU的鱼眼校正算法,采用并行计算技术,在保证计算性能的同时,实现鱼眼视频的实时校正。首先,在整个视频流中提取一定数量的帧图像,通过相机标定过程获得校正参数。然后,根据鱼眼图像的成像特点对坐标图进行标定,分别得到标定点像素的理想值和实际值,同时生成它们之间的坐标映射表。最后,利用坐标映射表对每一帧图像像素点的坐标进行计算,完成视频的校正过程,得到没有畸变的视频流。校正参数的获取只进行一次,且坐标映射的计算采用GPU并行处理,基本实现了视频校正的实时处理。此外,本文设计并实现了基于鱼眼镜头的嵌入式视频校正及传输系统,采用Nvidia Jetson TK1作为硬件开发平台,搭载Linux系统,基于GStreamer框架构建系统流程,完成了V4L2驱动设计、校正模块设计、H.264编解码插件应用和以太网传输设计。搭建了基于Nvidia Jetson TK1的服务器端和主机客户端,在服务器端采集视频流并进行校正处理,客户端用VLC接收视频流。测试结果表明,所搭建的系统可以实现实时的视频流采集、校正与传输。