鱼眼镜头具有短焦距(f =6~16mm)、大视场的优点(视场角约为至),在虚拟实景、视频监控、智能交通、机器人导航等领域得到广泛的应用。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,需要将这些变形的图像校正为符合人们视觉习惯的透视投影图像。因此,对鱼眼镜头捕获的图像进行校正是一个很有意义的研究性课题。180 02700在鱼眼图像校正之前,需要把鱼眼图像的有效区域提取出来,它在整个校正过程中至关重要。针对几种常用的有效区域提取方法的不足,本文提出一种改进算法,实验结果表明该方法在保证精度的前提下兼顾了效率。鱼眼图像校正分为2D和3D校正。2D鱼眼图像校正直接把鱼眼图像中的像素点映射到校正图像中;3D鱼眼图像校正是鱼眼图像中的像素点投影到空间中再根据校正模型将其映射到校正图像中。本文的主要工作如下:(1)对有关鱼眼相关文献进行了分析和总结,阐述课题研究背景及现状。讨论了图像校正相关理论知识,如:各种坐标系、针孔成像、透视投影、各种畸变和图像的预处理,针对鱼眼成像特点给出其相应的成像模型。(2)鱼眼图像圆形有效区域提取在其整个校正中至关重要,本文给出几种常用的鱼眼图像的圆形有效区域的提取算法并给出实验结果,从适应性、复杂度、计算量的角度指出其中缺点。(3)针对面积统计法、逐行逐列扫描法、区域生长法的缺点,本文提出了一种改进的鱼眼图像圆形有效区域提取算法并进行相应的验证,此外对这几种算法进行比较。(4)根据鱼眼图像成像特点,分别从2D和3D空间的角度校正鱼眼图像——经度坐标校正、等距投影校正、球面约束模型校正。