基于Matlab图像处理的鱼眼图像矫正
基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法
Ｓｄｅｎｃｅ ２００９，
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（ｃ）原圈
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ｘｏｙ直角坐标系（如图３（ａ）所示），设校正后的图像 像素坐标为（材，们，建立ＵＯＶ坐标系（如图３（ｂ）所 示），
Ｗ
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Ｘ一一
２
ｉＷ时
材＝Ｆ再巧一刁Ｗ＋ｉＷ
Ｖ
２
ｓ鳓一≯ｈ＋兰
㈤博ｎ争
（ａ）鱼眼图像坐标系
一，
×ｓｇｎ（ｘ一争詈
Ｖ＝Ｆ手而丐ｓ烈ｙ一残
（３）当ｘ：一Ｗ，时
，睦
（ｂ）校正图像坐标系 图３鱼眼图像与校正图像坐标系
大的负光焦度，即前组为负焦度。后组为正光焦度． 这种结构特征，使其后Ｔ作距离比具有同样焦距的
且与之对应的线段士在Ｘ轴订向上均匀分割经度，
使得不同的弊度问１方？孛的距离相等
其他类型镜头大得多：ｌｄ时也比其自身的焦距数值 大，使得鱼眼镜头具有视场角大．焦距很短的特点。
鱼眼镜头的成像模型多种多样．选用成像公式”‘如
Ｆｉｇ ３：Ｆｉｓｈ ｅｙｅ ｉｍａｇｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ ｉｍａｇｅ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｙｓｔｅｍ
则对应于鱼眼图像中的每一个像素的坐标
∽力叫卜串半，ｌｙ一半竽，其
中Ｗ＝ｗｉｄｔｈ是图像的宽度，ｈ＝ｈｅｉｇｈｔ是图像的 高度，像素点到图像中心点的距离是
Ｒ＝
MATLAB技术图像矫正方法
MATLAB技术图像矫正方法MATLAB技术在图像矫正中的应用引言：图像是我们日常生活中非常普遍的一种媒介，在各个领域都得到了广泛的应用。
然而，由于摄像设备的限制以及环境因素的影响，图像中往往会存在各种各样的畸变现象。
为了获得更加真实准确的图像，我们需要对这些畸变进行矫正。
本文将介绍MATLAB技术中常用的图像矫正方法。
一、几何矫正方法几何矫正方法主要用于纠正图像中由于成像设备本身造成的畸变，如镜头畸变、透视畸变等。
其中，常用的方法有摄像机标定和透视变换。
1. 摄像机标定摄像机标定是一种通过获取摄像机参数来矫正图像畸变的方法。
它通过拍摄特定的棋盘格图案，在摄像机视野范围内进行多个角度和位置的变换，从而计算出摄像机的内参和外参。
通过这些参数，可以将图像进行几何矫正，消除镜头畸变。
MATLAB提供了内置的相机标定工具箱，可以方便地进行摄像机的标定。
它提供了棋盘格图案的自动检测、校正板的自动提取等功能，大大简化了标定的过程。
2. 透视变换透视变换是一种通过投影变换矫正图像透视畸变的方法。
透视畸变是由于成像平面和实际场景之间的角度关系引起的，常见于拍摄建筑物或者远处景物时。
透视变换可以将图像中的平行线在成像平面上呈现为平行线，从而消除透视畸变。
在MATLAB中，可以利用仿射变换函数和透视变换函数实现透视矫正。
通过选取图像中的多个关键点，计算出变换矩阵，再进行透视变换，即可实现图像的透视矫正。
二、亮度矫正方法亮度矫正方法用于调整图像亮度和对比度，使图像更加清晰明亮。
其中，常用的方法有直方图均衡化和灰度拉伸。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过增强图像对比度来提高图像亮度的方法。
它通过分布图像中像素值的频率来调整图像灰度级的分布情况，使其更加均匀。
这样可以使得图像的细节更加清晰，颜色更加鲜艳。
MATLAB中提供了直方图均衡化的函数，只需输入待矫正的图像，就可以得到均衡化后的图像。
同时，还可以通过调整直方图均衡化函数的参数，进一步调整亮度和对比度的效果。
鱼眼图像校正算法（基于几何模型）（2D）
鱼眼图像校正算法（基于⼏何模型）（2D）这是根据2013⼀个期刊上的⼩论⽂《基于⼏何成像模型的鱼眼镜头图像校正算法和技术研究》中的校正原理式(11)和式(12)编写的，其实这两个式⼦给出的是⼆维的校正⽅法，就跟之前的经度坐标校正差不多都是平⾯校正，所以我不知道这篇论⽂中给出式(6)⼲嘛？有什么⽤？还有这论⽂⾥说校正后的图像宽为w，⾼为h，这两个参数怎么确定呢？在没校正之前我怎么知道校正后的图像是怎样⼤⼩的？有谁知道吗，如果有，请告诉我。
这⾥，根据这两个式⼦编程其实很简单，我令校正和畸变鱼眼图⼀样⼤⼩，即2Rx2R。
function C=jihemoxing(A,R)%基于⼏何成像模型的鱼眼镜头图像校正算法和技术研究w=2*R;h=2*R;xo=w/2;yo=h/2;f=2*R/pi;for u=1:wfor v=1:hho=sqrt((u-xo)^2+(v-yo)^2);h1=f*atan2(ho,f);x=h1*(u-xo)/ho+xo;y=h1*(v-yo)/ho+yo;x=round(x);y=round(y);C(u,v,1)=A(x,y,1);C(u,v,2)=A(x,y,2);C(u,v,3)=A(x,y,3);endendC=uint8(C);这是M⽂件其中A是鱼眼图，R是鱼眼图半径实验结果如下：A=imread('F:\orl_zhifangtu\s3.jpg');[A,R]=kuaisusaomiao(A,40);C=jihemoxing(A,R);>> imshow(C)⽽原畸变鱼眼图是这样的：可以看到⽤这篇论⽂的⽅法校正其实不怎么好丢失了原图的信息当然这可能和我将校正后的图规定为2Rx2R有关于是我将M⽂件⾥的校正后的图的⼤⼩改⼤改成了3Rx3R这样重新试了下A=imread('F:\orl_zhifangtu\s3.jpg');[A,R]=kuaisusaomiao(A,40);>> w=3*R;>> h=3*R;>> xo=w/2;yo=h/2;f=2*R/pi;for u=1:wfor v=1:hho=sqrt((u-xo)^2+(v-yo)^2);h1=f*atan2(ho,f);x=h1*(u-xo)/ho+xo;y=h1*(v-yo)/ho+yo;x=round(x);y=round(y);if(x>2*R || y>2*R || x<1 || y<1)continue;endC(u,v,1)=A(x,y,1);C(u,v,2)=A(x,y,2);C(u,v,3)=A(x,y,3);endendC=uint8(C);>> imshow(C)结果：所以应该不是改预设图像⼤⼩的问题有谁知道那个wxh怎么确定的告诉我啊我⽐较了⼀下经度坐标校正的效果经度坐标校正的效果如下：这样⼀⽐较很明显看到这篇论⽂的校正效果不够好和经度坐标校正⽐起来差了很多都是尚未插值的⽐较的明显看得出来感觉是不是这个算法不好还有⼀个期刊上发表的《鱼眼图像校正和配准算法研究》这上⾯的校正原理我觉得没交代清楚⽽是直接给出了公式，从⽬标图像到鱼眼图像反向映射的公式(3)(4)(5)，既然给出来了那就按照这个直接写哦：A=imread('F:\orl_zhifangtu\s3.jpg');[A,R]=kuaisusaomiao(A,40);[m,n,k]=size(A);for i=1:mfor j=1:ntheta=i/R;fi=j/R;x=R*cos(fi)*sin(theta);y=R*sin(fi);z=R*cos(fi)*cos(theta);u=R*cos(1/tan(y/x))/tan(sqrt(x^2+y^2)/z);v=R*sin(1/tan(y/x))/tan(sqrt(x^2+y^2)/z);u=round(u);v=round(v);if(u<1||v<1||u>m||v>n)continue;endC(i,j,1)=A(u,v,1);C(i,j,2)=A(u,v,2);C(i,j,3)=A(u,v,3);endend>> imshow(C)结果原图和校正图如下：这是什么东西明明按照公式写的很简单啊是期刊上那三个公式错了没原理？？我觉得我没写错这个乱七⼋糟的图是公式的原因吧。
基于matlab图像处理的鱼眼图像矫正
基于Matlab图像处理的鱼眼图像矫正一、问题描述通过鱼眼摄取图像，可以在相同的条件下获得更大的视野，但与此同时，所带来的负面影响就是图像的失真，直线变为曲线，平面变为曲面等等，为了获得更大的视野，有做到获取更为真实的图像，需要对鱼眼图像进行矫正，通过与真实图像，和鱼眼图像的对应控制点对比，推导出相应的几何关系，通过几何变换，获取更为真实的图像。
二、基本方法基于matlab图像处理的鱼眼图像矫正主要包括：真实图像的载入与控制点的选择、鱼眼图像的读取与控制点的选择、控制点间几何变换关系推导、鱼眼图像的矫正四个关键环节。
基本流程如图所示：三、参考文献1.《基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法》作者张琨王翠荣东北大学学报：自然科学版2011,32（9）tp391.412.鱼眼图像矫正算法的matlab实现提供者：林庆道 四、小组成员及初步分工崔孝洋（102685）：控制点的选取，几何关系的推导王文浩（102631）：图像矫正，算法判别及优化下面资料为赠送的地产广告语不需要的下载后可以编辑删除就可以，谢谢选择，祝您工作顺利，生活愉快！地产广告语1、让世界向往的故乡2、某沿河楼盘：生活，在水岸停泊3、一江春水一种人生4、某钱塘江边楼盘：面对潮流经典依旧5、海景房：站在家里，海是美景；站在海上，家是美景6、以山水为卖点的楼盘：山水是真正的不动产7、某城区的山腰上的楼盘：凌驾尊贵俯瞰繁华8、某地势较高的楼盘：高人，只住有高度的房子9、某学区房：不要让孩子输在起跑线上10、尾盘：最后，最珍贵11、回家就是度假的生活12、生命就该浪费在美好的事情上我们造城——2、我的工作就是享受生活——3、我家的客厅，就是我的生活名片——4、在自己的阳台看上海的未来——5、公园不在我家里我家住在公园里——6、这里的花园没有四季——7、***，装饰城市的风景——8、***，我把天空搬回家——9、房在林中，人在树下——10、生活，就是居住在别人的爱慕里——11、到〖星河湾〗看看好房子的标准——12、好生活在〖珠江〗——13、爱家的男人住〖百合〗城市岸泊：城市的岸泊，生活的小镇生活之美不缺少，在于发现情趣不在于奢华，在于精彩生活有了美感才值得思考……玫瑰庄园：山地生态，健康人生卓越地段，超大社区一种完整且完善的环境，像原生一样和谐原生景象自然天成人本理念精品建筑知名物业智能安防诚信为本实力铸造比华利山庄：海岸生活——引领世界的生活方式海岸生活——22公里的奢华海岸生活——高尚人生的序曲海岸生活——人与自然的融合苹果二十二院街：人文自然现代铺的蔓伸荣和山水美地：让世界向往的故乡香港时代：时代精英开拓未来领衔建筑，彰显尊贵绿地崴廉公寓：金桥40万平方米德国音乐艺术生活汇都国际：昆明都心，城市引擎财富之都风情之都梦幻之都文化之都商贸之都西部首座巨型商业之城颠峰商圈的原动力，缔造西部财富新领地新江湾城：绿色生态港国际智慧城新江湾城，一座承载上海新梦想的城区上海城投，全心以赴建设知识型，生态型花园城区风和日丽：入住准现楼，升值在望湾区大户，空中花园大格局下的西海岸市中心：市中心少数人的专属颠峰珍贵市中心的稀世名宅正中心城市颠峰领地颠峰勾勒稀世名宅繁华不落幕的居家风景地利皇者尽得先机稀世经典180席阳光国际公寓：阳光金桥来自纽约的生活蓝本钟宅湾：海峡西岸生态人居休闲商务区汇聚国际财富与人居梦想的绝版宝地二十一世纪是城市的世纪，二十一世纪也是海洋的世纪谁控制了海洋，谁就控制了一切站在蓝色海岸的前沿，开启一个新的地产时代东南门户海湾之心海峡西岸生态人居休闲商务区让所有财富的目光聚集钟宅湾，这里每一天都在创造历史上海A座（科维大厦）：创富人生的黄金眼掘金上海！创富人生！远东大厦：花小公司的钱，做大公司的事未来城：无可挑战的优势无可限量的空间绿地集团：居住问题的答疑者，舒适生活的提案人茶马驿栈：精明置业时机享受附加值财富最大化雪山下的世外桃源茶马古道上千年清泉之乡金地格林春岸：城市精英的梦想家园繁华与宁静共存，阔绰身份不显自露建筑覆盖率仅20%，令视野更为广阔占据最佳景观位置，用高度提炼生活完美演绎自然精髓，谱写古城新篇章创新房型推陈出新，阔气空间彰显不凡365天的贴身护卫，阔度管理以您为尊金地格林小城：心没有界限，身没有界限春光永驻童话之城我的家，我的天下东渡国际：梦想建筑，建筑梦想齐鲁置业：传承经典，创新生活比天空更宽广的是人的思想创新远见生活嘉德中央公园：一群绝不妥协的居住理想家完成一座改变你对住宅想象的超越作品极至的资源整合丰富住家的生活内涵苛求的建造细节提升住家的生活品质地段优势，就是永恒价值优势设计优势，就是生活质量优势景观优势，就是生命健康优势管理优势，就是生活品味优势空中华尔兹：自然而来的气质，华尔兹的生活等级享受，没有不可逾越的极限所谓完美的习惯，是舒适空间的心情定格！临江花园：经典生活品质风景中的舞台美林别墅：源欧美经典纯自然空间住原味别墅赏园林艺术淡雅怡景温馨自然钱江时代：核心时代，核心生活核心位置创意空间优雅规划人文景观财富未来城市精神，自然风景，渗透私人空间泰达时尚广场：是球场更是剧场城市经济活力源时尚天津水舞中国未来都会休闲之居创意时尚天天嘉年华健康快乐新境界商旅新天地缔造好生意城市运营战略联盟，参与协作，多方共赢华龙碧水豪园：浪漫一次，相守一生东方莱茵：品鉴品位宜家宜人建筑一道贵族色彩品鉴一方美学空间品位一份怡然自得荡漾一股生命活力坐拥一处旺地静宅体会一种尊崇感受常青花园（新康苑）：新康苑生活感受凌驾常规大非凡生活领域成功人士的生活礼遇拥有与自己身份地位相等的花园社区在属于自己的宴会餐厅里会宾邀朋只与自己品味爱好相同的成功人士为邻孩子的起步就与优越同步酒店式物管礼遇拥有[一屋两公园前后是氧吧]的美极环境水木清华：住在你心里福星惠誉（金色华府）：金色华府，市府街才智名门——释放生命的金色魅力真正了解一个人，要看他的朋友，看他的对手。
Matlab中的模糊图像处理和图像模糊恢复技术
Matlab中的模糊图像处理和图像模糊恢复技术随着数字图像的广泛应用和发展，图像模糊成为一个重要的问题。
由于摄像器材或传输媒介等方面的限制，图像的清晰度可能受到一定程度的影响，导致图像模糊。
在实际应用中，图像的模糊问题会给图像解析、目标跟踪、计算机视觉等许多领域带来困扰。
为了改善模糊图像的质量，并解决图像模糊问题，Matlab提供了一系列的模糊图像处理和图像模糊恢复技术。
一、图像模糊的产生原因图像模糊一般是由光学系统的缺陷、运动物体、相机抖动等因素引起的。
光学系统的缺陷包括镜头的失真、散射、衍射等；运动物体指的是图像中的物体在拍摄过程中出现运动造成模糊；相机抖动是由于相机本身的不稳定性或者手持摄影造成的。
二、模糊图像处理的方法1.滤波方法滤波方法是最基本也是最常用的图像模糊处理方法。
在Matlab中，可以使用各种滤波器对图像进行处理，例如平滑滤波、高斯滤波、中值滤波等。
这些滤波器可以消除图像中的高频噪声，同时也会导致图像的模糊。
2.图像退化模型图像退化模型是描述图像模糊过程的数学模型。
常见的图像退化模型有运动模糊模型、模糊核模型等。
通过了解图像退化模型的特性，可以更准确地恢复图像的清晰度。
在Matlab中，可以根据图像退化模型进行图像恢复的研究和实现。
3.频域方法频域方法是一种基于图像频谱的模糊图像处理方法。
通过对图像进行傅里叶变换，可以将图像从空间域转换到频率域，然后在频率域进行处理，最后再进行逆傅里叶变换得到恢复后的图像。
在Matlab中，可以利用fft2函数进行傅里叶变换和逆傅里叶变换，实现频域方法对图像的处理。
三、图像模糊恢复技术1.盲去卷积算法盲去卷积算法是一种不需要知道图像退化模型的图像恢复方法。
通过对模糊图像进行去卷积处理，可以尽可能地恢复图像的清晰度。
在Matlab中，可以使用盲去卷积相关的函数和工具箱实现图像模糊恢复。
2.基于深度学习的图像超分辨率重建技术深度学习技术如今在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
鱼眼相机标定 matlab
鱼眼相机标定 matlab鱼眼相机是一种广角相机，具有大视场角和畸变较大的特点。
在使用鱼眼相机进行图像处理时，必须先进行相机标定，以消除图像畸变，保证图像处理的准确性。
相机标定是指确定相机的内外参数的过程。
内参数是指相机的焦距、像元尺寸等固有参数，而外参数则是相机在世界坐标系下的位姿。
鱼眼相机的标定相对于普通相机而言更加复杂，因为鱼眼相机的畸变较大，无法使用简单的针孔相机模型进行标定。
在 Matlab 中，可以使用 Computer Vision Toolbox 提供的相机标定工具箱进行鱼眼相机标定。
首先，需要准备一组已知的世界坐标系下的特征点和相应的图像坐标系下的特征点。
这些特征点可以是棋盘格的角点或者其他已知的几何形状。
接下来，需要调用 Matlab 中的相机标定函数，通过输入世界坐标系下的特征点和图像坐标系下的特征点，可以得到相机的内外参数。
其中，内参数包括相机的焦距、主点位置等，外参数则包括相机在世界坐标系下的旋转和平移矩阵。
在进行鱼眼相机标定时，需要注意选取合适的标定板和特征点。
由于鱼眼相机的畸变较大，建议选取具有较大畸变的区域进行标定，以提高标定的准确性。
同时，为了获得更好的标定结果，可以使用多组特征点进行标定，并取平均值作为最终的标定结果。
除了使用 Matlab 自带的相机标定工具箱，也可以使用 OpenCV 等其他软件进行鱼眼相机标定。
这些软件提供了更多的标定方法和调试功能，可以根据实际需求进行选择。
在鱼眼相机标定完成后，可以将标定结果应用于图像处理中。
首先，需要对采集到的图像进行畸变校正，即通过标定结果对图像进行去畸变处理。
然后，可以根据相机的内外参数进行尺度恢复、三维重建等图像处理操作。
鱼眼相机标定是使用鱼眼相机进行图像处理的重要步骤。
通过使用Matlab 提供的相机标定工具箱，可以方便地进行鱼眼相机标定，并获得准确的内外参数。
这为后续的图像处理操作提供了可靠的基础。
同时，也可以使用其他软件进行鱼眼相机标定，以满足不同的需求。
鱼眼图像畸变的双向经度快速校正方法
第 41 卷 第 10 期 2019 年 10 月
赵丹阳等：鱼眼图像畸变的双向经度快速校正方法
ZHAO Danyang，LYU Yong，LI Xiaoying
(School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Beijing Information Science and Technology University, Beijing 100192, China)
变形，这为识别和测量等应用带来了不便。针对传统经度校正方法的不足，将算法改进为双向经度
鱼眼图像快速校正算法。通过对鱼眼图像有效区域进行划分，并对不同区域内的畸变点在横、纵两
个方向上分别建立校正模型，确定畸变图像与理想图像之间坐标映射关系，求取校正坐标的位置。
最后对图像进行非线性拉伸，改善图像中心与边缘放大率不同而产生的“膨胀感”，获得符合人眼
给镜头带来的成像缺陷就是产生了一定的径向畸变， 使得视场角达到甚至超过 180范围的场景弯曲成像 在平面图像上，所以鱼眼图像通常不符合人们的视觉 习惯[2]，在实际应用中需要对鱼眼图像做去畸变处理。
国内外学者也提出了很多去除鱼眼图像畸变的 方法，目前常用的去畸变方法可分为相机标定法和模 型校正法。相机标定法是运用标定工具对相机的内外 参数进行标定，主要分为棋盘格标定法[3-6]、同心圆模
0 引言
鱼眼镜头是一种超大视场的成像镜头，具有焦距 短、视场范围广的特点，鱼眼镜头的视场角通常可达 到甚至超过 180[1]。近年来，国内外鱼眼镜头的发展 十分迅速，应用也医疗内窥检查、安防监控、 视觉导航和国防军事领域等方面。同时，超大视场角
Abstract：Images taken with large field of view (FOV) fish-eye lenses exhibit distortion because of differing lateral magnification in different fields of view. This kind of distortion makes identification and measurement inconvenient. To resolve the shortcomings of the traditional longitude correction method, an improved rapid bidirectional longitude correction method is proposed. The effective area of the fish-eye image was divided into parts, and a correction model for different points in different vertical and horizontal areas was built to determine the coordinate mapping relationship between the distorted image and the ideal image. The position of the correction coordinates can then be obtained according to this relationship. Finally, nonlinear stretching was performed to abate the “swelling” caused by the difference of magnification between the center and edge of the image to obtain the image that accords with the human-perceived version. Three groups of images were corrected by using MATLAB. The results demonstrate that this method can correct the distortion of fish-eye images quickly and effectively. Key words：distortion, longitude correction, fish-eye image, coordinate mapping
MATLAB中的图像增强与图像修复方法
MATLAB中的图像增强与图像修复方法近年来，随着数字图像处理技术的迅速发展，图像的质量得到了大幅度的提升。
而在图像的处理过程中，图像增强和图像修复是两个重要的技术领域。
在本文中，我们将探讨MATLAB中的图像增强和图像修复方法。
一、图像增强方法图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果，使其更适合人眼观察和分析。
在MATLAB中，有多种图像增强方法可供选择。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，通过重新分布图像的像素值，以增加图像的对比度。
在MATLAB中，可以使用`histeq`函数来实现直方图均衡化。
该函数将图像的直方图调整为均匀分布，从而提高了图像的视觉效果。
2. 拉普拉斯金字塔拉普拉斯金字塔是一种多尺度图像增强方法，可以在不同的尺度上提取图像的细节信息。
在MATLAB中，可以使用`pyramid_blending`函数来构建拉普拉斯金字塔。
该函数将图像分为不同的层级，然后通过合并各个层级的细节信息来增强图像的效果。
3. 双边滤波双边滤波是一种通过保持边缘信息的图像增强方法，在去除图像噪声的同时也能保留图像的边缘细节。
在MATLAB中，可以使用`bfilter2`函数来实现双边滤波。
该函数通过同时考虑像素的空间和灰度信息来进行滤波，从而提高图像的质量。
二、图像修复方法图像修复是指通过恢复被损坏或受到噪声污染的图像，使之恢复到原本的状态。
在MATLAB中，也有多种图像修复方法可供选择。
1. 傅里叶变换傅里叶变换是一种广泛应用于图像修复的数学方法。
通过将图像转换到频域，并进行频域滤波操作，可以去除图像中的噪声和损坏部分。
在MATLAB中，可以使用`fft2`和`ifft2`函数来进行傅里叶变换和逆傅里叶变换，从而实现图像的修复。
2. 小波变换小波变换是一种基于多尺度分析的图像修复方法，可以在不同的尺度上提取图像的细节信息。
在MATLAB中，可以使用`wavelet denoise`函数来进行小波变换修复。
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基于Matlab图像处理的鱼眼图像矫正
一、问题描述
通过鱼眼摄取图像，可以在相同的条件下获得更大的视野，但与此同时，所带来的负面影响就是图像的失真，直线变为曲线，平面变为曲面等等，为了获得更大的视野，有做到获取更为真实的图像，需要对鱼眼图像进行矫正，通过与真实图像，和鱼眼图像的对应控制点对比，推导出相应的几何关系，通过几何变换，获取更为真实的图像。
二、基本方法
基于matlab图像处理的鱼眼图像矫正主要包括：真实图像的载入与控制点的选择、鱼眼图像的读取与控制点的选择、控制点间几何变换关系推导、鱼眼图像的矫正四个关键环节。
基本流程如图所示：
三、参考文献
1.《基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法》作者张琨王翠荣东北大学学报：自然科学版2011,32（9）tp391.41
2.鱼眼图像矫正算法的matlab实现提供者：林庆道
四、小组成员及初步分工
崔孝洋（102685）：控制点的选取，几何关系的推导
王文浩（102631）：图像矫正，算法判别及优化。