由于工业摄像机的光学镜头存在变形，所获取的图像经常存在畸变、偏转和倾斜。在以图像处理为基础的钢水液位测量背景下，本文针对钢水液位测量管图像中的畸变，对摄像机图像畸变校正方法展开研究。　　鉴于传统的控制点提取的图像畸变校正方法的局限性，在标准化相关可信度算法的基础上，本文采用一种基于模版匹配和分区域搜索控制点自动提取的方法。该方法能够迅速准确地定位并提取图像中的控制点坐标，优化分析选取摄像机畸变图像的多项式校正模型，结合双线性插值实现空域里钢水液位测量管图像的畸变校正，将钢水液位的测量精度提高1.71％。主要工作有:　　1.图像控制点提取。基于控制对象的图像畸变校正方法，本文完成样板图像的色彩转换、阈值分割和图像细化等预处理操作。在标准化相关算法定位控制点的基础上，提出模版匹配和区域搜索的图像控制点自动提取方法，实现样板图像中控制点坐标的精确、快速提取。　　2.图像几何校正。本文在剖析数学模型和神经网络模型的图像几何校正方法的基础上，针对钢水液位测量管图像的畸变类型，重点研究摄像机畸变图像的多项式数学模型。结合提取的样板图像中的控制点信息，建立、优化摄像机的数学畸变模型，完成钢水液位测量管的畸变图像到理想图像的几何映射。　　3.图像灰度重建。本文研究用于图像灰度重建的最近邻、双线性、三次卷积以及空间可变线性插值四种插值算法，其中双线性插值算法具有校正效果理想、耗时少，易于实现的特点。文中结合畸变图像多项式模型的几何映射，采用双线性插值完成钢水液位测量管图像的畸变校正。