面阵相机在实际成像时,由于镜头光学特性等因素会使图像发生不同程度的二维几何畸变,这给面阵相机的使用带来非常不利的影响。随着面阵相机被广泛应用于生产、研究等诸多领域,迫切需要将这种几何畸变的影响降到最低,尤其是在需要进行高精度测量的领域。所以对面阵相机进行几何畸变校正是极其重要和基础的一步。　　 面阵相机的几何畸变造成图像上像素点偏移其理想位置,所以面阵相机的畸变校正需要找到一种映射关系,使得实际像素位置能够对应到其理想位置,这种映射为一种非线性关系。自适应神经模糊推理系统(ANFIS)利用神经网络和模糊逻辑的方法,能够有效的进行非线性回归。文中将ANFIS引入到面阵相机的几何畸变校正中,并通过实验实现这种畸变校正方法。本文总结了神经网络、模糊系统及面阵相机几何畸变校正方法的现状,分析了面阵相机的非线性成像模型,根据靶标图像的特点,研究了提取网格靶标图像上的网格线交点中心坐标的方法,并根据面阵相机的畸变特性计算出这些交点坐标的理想坐标值。本文实现了常用的几种面阵相机几何畸变校正的方法,通过试验检验传统方法的校正精度,并通过对比实验,说明基于ANFIS的校正方法能够有效的实现面阵相机的几何畸变校正。