在摄影测量和机器视觉领域，为了提高测量精度，必须对相机进行畸变校正。根据三维空间中的直线投影到图像平面也是直线的原理，提出了一种基于直线特征的摄像机非线性畸变校正方法。实验表明：随着直线条数的增加，当直线在CCD 上的分布均匀后，解得的非线性畸变参数稳定、正确。此方法既不需要成本较高的标定板，也不需要摄像机的外参数，仅需利用照片上若干直线，即可求得摄像机的畸变参数，进而对图像进行畸变校正，校正效果显著，具有一定的实用价值。

摄像机镜头非线性畸变校正方法综述，可以帮助了解现有的各种畸变矫正方法，来自谋篇杂质

关于该资源的详细描述，请参考本人博客文章： https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/123870368 资源给出了去除系统畸变像差的实验数据。

由于制造与装配误差难以完全消除，因此数码摄像机的光学系统存在不同程度的非线性畸变，严重影响利用其影像进行实时拼接的精度。通过比对分析一种经典的数码相机畸变模型与Brown模型的适应性，提出将简化的Brown模型作为数码摄像机的畸变模型。同时，基于单像空间后方交会，按照最小二乘平差方法求解摄像机光学系统的非线性畸变差参数。最后，通过三维控制场对三种型号的摄像机进行了检校试验。结果表明，所用的畸变模型明显优于经典畸变模型，使数码摄像机的整体检校精度小于0.5 pixel。而且检校结果稳定可靠，有效地补偿了光学系统的畸变差，有利于恢复图像内部的相对几何关系。