鱼眼相机具有广视角、大景深的特点,在摄影测量和全方位视觉等领域已有较为广泛的应用。由于其图像构成的特殊性,鱼眼相机的应用已逐步扩展到公共安全、国防和航天监视等特殊领域。在这些特殊应用中,随着相机的空间分辨率由标清逐步提升至1080P乃至4k,帧率由25帧每秒逐步提高至60帧每秒,畸变图像的实时预处理和校正已成为应用的瓶颈,相关的算法和硬件实现架构逐步成为高速实现的关键问题。本文在合作单位863子课题的支持下,对鱼眼相机的图像处理流程、坏点校正和鱼眼畸变校正进行了较为深入的研究。论文的主要内容有三个方面。首先,针对合作单位设计的光学系统输出的鱼眼图像,设计了高效的坏点校正算法。目标相机输出的图像中含有大量的纹理信息,现有的坏点校正算法在图像的平坦区域效果不错,但对图像的边缘特别是较复杂边缘的效果很不理想,或无法滤除边缘位置的坏点,或滤除坏点后造成较大的边缘模糊。本文提出了一种基于最小中值梯度滤波的坏点检测及校正算法,在坏点检测时,由最小中值梯度得到图像的边缘方向,再沿边缘进行检测,在坏点校正时,采用基于边缘递变规律的自适应校正方法,经该方法处理后得到的图像很好地还原了目标图像的纹理信息。其次,基于论文提出的坏点校正算法,设计了高效的硬件处理结构,通过简化的加减和移位处理,获得高性能的校正效果。另一方面,以球面透视投影法为基础,设计了高效的硬件处理架构。基于鱼眼图像校正的过程中除法器过于复杂的缺陷,本文根据鱼眼图像输出坐标的递变规律,化除为乘,降低了算法复杂度,提高了其实时性能。在图像缓冲处理过程需读出校正后的鱼眼图像时,根据鱼眼图像的行列畸变特点,提出了基于行指针和列指针产生读地址的方法,每一个校正后的读地址,都由前一个地址加上相应的偏移量得到,使得对SRAM的读出更加简单直接,提高了整体处理速度,节省了硬件资源。本文完成了合作单位相机的完整处理流程,在给定的FPGA内设计并实现了论文提出的坏点校正算法相应的硬件结构,以及鱼眼校正算法的处理架构,并将其加入整个相机的处理流程。硬件实现结果表明,本文提出的算法能够很好地去除合作单位相机图像中的坏点,并能对相机输出的的鱼眼图像进行实时校正,满足了鱼眼相机图像实时处理的要求,具有较高的参考价值和应用价值。