Los sistemas optoelectrónicos omnidireccionales (OOES) encuentran aplicaciones en muchas áreas donde un amplio ángulo de visión es crucial. La desventaja de estos sistemas es la gran distorsión de las imágenes, lo que dificulta su uso generalizado. El propósito de este estudio es el desarrollo de un algoritmo para la calibración precisa de una cámara omnidireccional utilizando un enfoque estadístico. El enfoque de calibración consta de tres etapas básicas. La primera etapa es la formación de una nube de puntos que caracteriza el campo de visión de la cámara de perspectiva virtual. En la segunda etapa, se realiza un procedimiento de calibración que proporciona la función de proyección para la calibración de la cámara. Se comparan las funciones de proyección de lentes de perspectiva tradicionales y lentes de ojo de pez omnidireccionales de gran angular con un ángulo de visión de no menos de 180 grados. La construcción de la imagen corregida se realiza en la tercera etapa. El algoritmo desarrollado permite obtener una imagen para parte del campo de visión de un OOES corrigiendo la distorsión de la imagen omnidireccional original. Utilizando el algoritmo desarrollado, se implementa una cámara de pivote no mecánico basada en una cámara omnidireccional. El error cuadrático medio logrado de los puntos de reproducción desde la imagen omnidireccional original a la imagen con distorsión corregida es menor que el tamaño de unos pocos píxeles.