目前，鱼眼镜头被广泛地应用到群组视频会议、大范围监控系统、智能交通系统、全景浏览及球面电影等领域。但鱼眼镜头摄像机拍摄的图像具有非常严重的变形，如果要利用这些具有严重变形图像的投影信息，需要将这些变形图像校正为人们习惯的透视投影图像。因此，针对鱼眼镜头捕获的图像进行变形校正是一个很有学术意义且应用广泛的研究课题。 本课题来源于台湾致伸集团与中山大学的合作项目：群组视频会议系统GVC(Group Video Conference)。本文深入研究了关于摄像机校正以及鱼眼镜头图像变形校正的特点及现状，对目前存在的校正算法进行收集和整理，并对不同的算法进行分析和比较，最后在球面模型下等距投影的校正算法基础上提出一种更完善的扩展算法(Expansion of Spherical Equidistance ProjectionAlgorithm以下简称E-SEP算法)，并给予实现。E-SEP算法在以下三点给予扩展：对鱼眼图像进行预处理，精确求出圆形鱼眼图像的主点和半径；并采用了超级反锯齿算法，去减少锯齿效应，改进图像质量；最后对任意鱼眼镜头拍摄方向进行算法理论推导的扩展。 该算法可以做到如下效果：给定鱼眼图像上的任意点的坐标，根据输入的鱼眼镜头最大视角、透视角度、输出图像的高度和宽度等参数，准确得到以该点为中心进行变形校正展开的图像。该算法校正效果更加准确，针对低分辨率输出图像能减少锯齿效应，有更好的视觉效果。最终的实验结果表明，E-SEP算法具有流程简单，速度快，效果好，实用性强等特点，可以达到处理鱼眼镜头视频图像的实时校正要求。