图像矫正是指对倾斜畸变或失真图像进行复原性处理的过程,被广泛应用于安全监测、工业制造、智慧交通、物流等领域。随着成像技术、矫正方法的不断成熟,应用领域也不断扩大,图像矫正逐渐成为图像处理领域的研究热点。目前的图像矫正方法多为提取特征点、简化相机模型等从而获得较好的矫正效果,但这些方法计算复杂度高、图像复原度难以满足需求。因此有必要开展图像矫正方法的研究,提升矫正效率和图像复原率。基于双灭点的图像矫正方法是很好的选择,从失真的图像中提取灭点信息重建投影矩阵,达到提升矫正效率和图像复原率的目的。本文开展了如下研究工作:(1)边缘检测是图像预处理的重要内容,本文对Canny算子进行了改进,采用基于中值滤波与高斯滤波结合的方式及自适应阈值分割的边缘检测方法,并进行了实验验证,实验结果表明改进后的Canny算子可以高效地检测图像边缘。(2)在失真图像的灭点提取算法上,本文对随机抽样一致性算法进行改进,提出选取超过4对匹配特征点建立临时模型,根据临时模型去除样本中的外点保留内点,并迭代确定最佳模型进而提取灭点。通过实验结果表明,该算法的准确率优于传统的随机抽样一致性算法,并且能够准确地提取图像内的灭点。(3)本文根据图像灭点信息对图像进行矫正处理,实现基于双灭点的图像矫正方法,并对矫正后的图像进行连续性处理,提高矫正后的图像质量。并通过评价指标:运行时间、峰值信噪比、图像熵、矫正正确率及另外两种图像矫正方法在四种场景下进行对比分析。实验结果表明,在建筑类图像、车牌类图像、风景类图像及日常杂物类图像四类场景下,基于双灭点的图像矫正方法的矫正正确率均在95%以上,及其他三种评价指标也优于另外两种矫正方法。因此,基于双灭点的图像矫正方法是一种可行的方法,可以对图像矫正方面的研究做出补充。