当前,机载光电平台成像技术在各个领域发挥着举足轻重的作用,尤其在航空侦察方面。机载光电平台在采集图像时,由于其自身的姿态、高度、速度等多种因素造成图像发生几何畸变,其体现在现实世界的物体之间的位置关系映射到影像时产生了变化,像元本身与地表对应物体的现实空间排布相产生了弯曲、挤压、偏移、伸缩等。图像产生的上述畸变称之为几何畸变,对其进行的校正即为几何校正。现有的机载光电平台图像几何校正方法主要依赖于地面控制点,利用足量且均匀的地面控制点,采用多项式拟合算法进行校正。由于机载光电平台图像存在数量多、像幅小、图像倾角大且无规律等特点,这种方法需要有足够数量且分布良好的地面控制点才能获得较好的图像校正效果。然而,获取大量的控制点信息,需要专用的测量仪器和大量的人力物力,尤其在山区、海洋、森林等区域,地形复杂且实地勘测难度较大,人工很难精确测量地面控制点[5]。本文简要介绍了运用控制点的几何校正思想,之后详细阐述了在无控制点的情况下,通过相机内外参数对机载光电平台原始畸变图像几何校正,建立精准的几何模型,运用Matlab的Camara Calibration Toolbox完成标定摄像机获取相机内参数的工作,采用惯性导航系统提取飞行姿态角进而获得相机外参数,再依据提取的内外参数对图像的几何畸变进行校正。本文对机载光电平台图像几何畸变原因作了深入的探讨,在其他外部条件理想的情况下,畸变主要受机载光电平台本身的飞行姿态及其载荷相机的旋转角度影响。论文对传统的基于地面控制点的几何校正方法进行了介绍,分析了传统的几何校正方法的局限性,引出了本文的几何校正方法。本文重点研究了机载光电平台成像系统的相机内外参数及坐标变换等内容,详细阐述了相机标定方法的原理和标定模型,提出了正确的校正矩阵,给出了相机内外参数及畸变系数的求解过程。通过机载光电平台载荷相机结合图像采集盒内的图像编码器进行了图像的采集过程,通过Matlab的相机工具箱对相机内参数和畸变系数进行提取及优化。在实验室搭载光电平台模拟航拍的过程中,将惯性导航系统与摄像机相互固定并在PC上显示其提取的姿态角,结合图像编码器读取的相机相对载荷的旋转角度完成相机外参数的获取。根据获取的相机内外参数经严格的数学推理建立了畸变图像到校正图像的转换矩阵。运用双线性插值算法在Matlab环境下编程改进处理,实现了PC上的畸变图像的几何校正过程,且校正速率较快。本文采用均方根对误差进行分析,经分析,此方法校正效果良好,为将本文算法移植到FPGA硬件上进行工程化应用奠定了坚实的基础。