鱼眼镜头具有较大的视场范围,因此,在一些需要大场景视野的场合(如拍摄大场景的特殊摄影、球幕电影等)具有重要的应用价值。然而,由于鱼眼镜头的成像模型是非线性的,所以鱼眼图像通常不符合人们的视觉习惯。在这种情况下,人们通常希望将鱼眼图像校正为符合人类视觉习惯的透视图像。一般的校正方法是基于摄像机标定理论的,需要特制的标定模块或模板。本文对基于空间直线的鱼眼图像畸变校正问题进行了研究,主要工作如下：1、研究了基于直线的鱼眼图像畸变校正理论。一般的鱼眼图像的变形可视为在一般透视图像基础上的非线性畸变。本文的校正方法仅仅利用场景信息,通过将空间直线经鱼眼镜头投影所得到的曲线校正成为直线的基本原理来优化畸变校正模型中的参数,并采用反向双线性插值最终校正图像。2、编程实现了鱼眼图像校正的基本算法,并通过实验分析了训练集中的样本线段的数量、长度、分布和由空间投影而来的线段的坐标跨度对畸变校正效果的影响。3、研究了视场角较大,甚至接近于π的鱼眼图像的畸变校正问题,实验并比较了多个模型的校正效果。当样本线覆盖整幅鱼眼图像时,一般情况下,无法采用本文的方法来实现畸变校正,其理论原因在于：视场角接近π的鱼眼图像采集到了半球区域的视觉信息,将其校正为透视图像时,靠近鱼眼图像的边缘的区域将被投影至无穷远处。从模型上看,很难用哪个模型同时模拟被校正至有限远处和无穷远处的所有的点的投影关系,如果我们引入被投影至无穷远处的点,就会导致整个模型很不稳定。