超大广角镜头的突出优点在于其超大的视场角,在全景拍摄、视频群组会议、视频监控、智能交通系统、机器人导航等领域得到广泛的应用。但是超大广角所带来的弊端就是拍摄的图像具有非常严重的畸变,这不符合人们习惯的视觉感受。所以,当进一步利用这些具有畸变的图像时,校正为人们习惯的透视投影图像就显得尤为重要。因此,对超大广角畸变图像的校正就是一个很有研究意义的课题。本文首先阐述课题研究目的和意义,并且对关于超大广角畸变图像校正的研究现状进行了分析和总结。然后简单讨论了图像校正相关理论知识,如:传统摄像头成像原理、摄像头畸变分类和鱼眼镜头畸变模型。接着介绍了几种常用的鱼眼图像圆形有效区域的提取算法并给出实验结果,从适应性、准确度、计算量的角度指出各自的优缺点。同时,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和比较。随后,介绍了几种常用的鱼眼图像校正算法,包括基于特征值最小化的多项式校正算法,基于经线模型的校正算法以及基于内容的校正算法。分析了这些校正算法的优缺点,并且提出了一种改进的基于经线模型的校正算法。最后,由于鱼眼图像校正结束后,有些像素点需要填充,所以本文介绍了几种图像插值算法,包括传统的最邻近插值算法、双线性插值算法和双三次插值算法。为了改善传统插值算法在细节处出现模糊的现象,又介绍了基于边缘的隐式图像插值算法,并且基于隐式图像插值算法,提出了一种改进的算法。