光学测压技术是风洞实验中一种全新的模型表面压力测量方法，该技术利用相机拍摄的模型无风图像和有风图像两组数据，逐点计算出模型表面在有风条件下的压力大小。保证两组图像中像素点的一一对应，是准确测量该点压力的前提。吹风条件下，测压模型由于受压会产生一定程度的畸变，导致像素点无法一一对应，因此必须对畸变图像进行校正。　　 本文针对光学测压试验中测压模型的形变问题，设计了一种建立三角网实现畸变校正的方法。该方法通过选取三角网控制点建立Delaunay三角剖分，然后分别对每个三角形区域进行图像重绘，从而实现校正。飞机模型表面设立有人工标志点用于后期图像处理，然而人工标志点的数量是有限的，无法构建足够精细的三角网以满足校正需要，同时，人工标志点都设立在模型表面的内部，模型边缘没有标志点，导致无法检测到模型边缘的畸变情况，这对于校正效果是一个很大的制约。针对该问题提出了一种人工标志点与边缘控制点相结合组成三角网控制点的方法，通过对SUSAN算法进行改进提取图像部分边缘角点作为三角网控制点，弥补了模型边缘没有控制点的缺陷，形成的三角网也更为精细，且能够根据实际需要灵活定位控制点的位置。三角形区域图像重绘的传统方法是通过建立仿射变换关系式实现坐标变换，该方法每计算一个像素坐标需要多次浮点乘法运算和加法运算，运算量很大，为此设计了一种基于Bresenham画线算法思想的快速重绘算法，减少了运算量，提高了程序运行效率。论文最后对变形的飞机模型图像进行了畸变校正和结果分析，实验表明本文设计的基于三角网的畸变校正方法取得了很好的校正效果。