目前市场中的全景摄像机可分为两种：鱼眼全景摄像机和多镜头全景摄像机。

　　鱼眼全景摄像机是由单传感器配套特殊的超广角鱼眼镜头，并依赖图像校正技术还原图像的鱼眼全景摄像机。出色的性价比令此类产品占据市场主流份额，但鱼眼镜头的特殊性会造成对传感器像素的必然浪费，并且其画面边缘畸变部分难以达到高清晰度，亦即限制了监控范围内的清晰度覆盖面积。

　　一、鱼眼全景摄像机的发展

　　初级阶段：产品只具备输出全景图像和四分屏画面的功能；

　　中级阶段：输出的图像能进行一定的变形矫正和虚拟PTZ，但是变形和矫正的效果不佳，此外较低的分辨率(小于3百万像素)使图像处理后的清晰度效果欠佳，而传统的压缩编码算法的运用也使得视频处理过于消耗PC服务器的资源；

　　高级阶段：产品分辨率可达3百万像素以上，并能够根据需要灵活地进行图像变形矫正和虚拟PTZ。

　　鱼眼全景摄像机的架构并不复杂，只涉及到鱼眼镜头与图像矫正软件。其中鱼眼镜头因为其前端如鱼眼般鼓起得名，应用于全景摄像机的鱼眼镜头焦距必须在2mm以下，目前市场上此类镜头产品相对而言已较为成熟。而鱼眼全景摄像机之所以成为高端技术产品，在于原始畸变饼图处理的难度，以及如何更好为后端监控人员提供人性化服务，亦即图像矫正与虚拟ptz这两个核心技术的实现，由上文也可看出正是这两大技术决定着鱼眼全景摄像机的发展等级。

　　具体说来，只要有鱼眼镜头就能在后台得到全景图片，但此原始图像为畸变的圆形饼图，不符合人眼正常的观察习惯，必须经过矫正以实现最终的两分屏或四分屏的监控需求。虚拟PTZ技术则给了用户犹如快球的监控体验--在没有机械部件的前提下实现对观察范围内任意监控点的重点观测、图像旋转及放大等功能。

　　图像矫正技术的思路并不复杂，一般是从原始饼图拉出一个单独扇形，再根据比例及透视等原理进行一定变形及校正处理，拼合这些分别处理好的扇形图像便可得到符合监控需求的图像。对于需求不高的产品，可直接对圆形饼图进行简单四角拉伸，也能取得适合人眼观看的图像效果。虽然具体到每一个厂家其核心算法必然会有所不同，但图像矫正技术的中心思想都是采用一定算法把边缘畸变严重的图形拉伸整合为适合观看的正常比例图像。其中所用算法的合理性、编程水平的高低及最终系统资源占用率共同决定了此算法的优劣。至于虚拟PTZ，其实就是在图像内部进行像素抓取，以实现放大与旋转等功能，对比校正算法它主要的困难不是如何取得更为优秀的图片效果，而是如何更好地同时整合到前端固件与后端软件上，实现对事实与事后录像的双向虚拟控制。

　　二、鱼眼全景摄像机的分类

　　根据这些核心技术实现的具体位置与方式，目前的鱼眼全景摄像机可进一步归纳为如下三大类：

　　（一）软件前端固件集成（软件方式）

　　此类摄像机所有的功能实现软件，包括图像矫正、虚拟PTZ、智能部件以及压缩算法等全部被集成在摄像机内部的固件上，未来的升级亦只需对前端设置进行更新。与此同时，其后台pc亦可提供虚拟PTZ等功能，给予用户事后灵活改变观看视角及侧重点的可能。又因为相同计算量在硬件晶体与软件PC上的负荷量区别很大(同一个运算任务，当涉及到计算矩阵的问题时，会占据软件大量资源，硬件晶体上的运算则相对更快。)，所以这种前端集成方式大大释放了后端服务器以及网络的资源。结合分布式架构，此类产品在应用到大中型项目时能最大程度减少后端服务器的配置，一般来说即使大型项目也只需配置一个pc端服务器，例如DAS、NAS等等。另一方面，由于前端固件在技术上的限制，预计此类全景摄像机最多只能处理到五百万像素。随着高清化的推进，能否突破此瓶颈将是这类全景摄像机今后最大的发展难题。

　　（二）芯片前端实现（硬件方式）

　　现在已经有台湾厂商开发出可直接实现一定图像矫正及四分屏输出等基础功能的芯片产品，也就是对鱼眼全景摄像机有兴趣的厂家，可直接集成此类芯片与鱼眼镜头便可得到产品。

　　此方式所有功能同样在前端实现，但不同于软件前端固件集成的是它不允许对原始图像的保留以及后续操作。在用户选定固有的功能之后，机器依据指令在前端摄像机内部处理好图片，进而输出到后端实现二分屏或四分屏效果。

　　这种方式的出现给了一部分暂时不具备自主研发能力的厂家与全景摄像机"亲密接触"的可能，也适用于一定范围的低端市场。但它所有功能被封装在成品芯片中，厂家难以进一步自主升级，或者开发新的应用功能，更不允许用户在事后根据实际需要改变观察视角，或进行相应的分析处理操作，具有很大的局限性。未来当务之急是提升此类型产品的灵活性，考虑是否可在芯片内部预留改写及升级的空间。

　　（三）后端软件实现

　　此类全景摄像机所有功能皆由安装在后端PC上的软件实现，前端摄像机只负责抓取图片，因此产品在成本与售价上都有优势。

　　依赖后端PC强大的处理能力，此类产品没有清晰度升级方面的瓶颈限制，在实现基本多分割显示、虚拟PTZ等功能的同时，原始图像的保留亦使得后期可进行更多的信息收集与处理工作。可另一方面，此类产品对后端PC与网络资源消耗较高，应用在大型项目时需要配置更多后端服务器。