帮我生成一段借助MATLAB标记板图像，恢复图像的几何畸变代码

好的，以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于借助标定板图像来恢复图像的几何畸变：

% Step 1: 读取标定板图像和图像数据
image = imread('calibration_image.png');
data = load('calibration_data.mat');

% Step 2: 提取标定板的角点
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(image);

% Step 3: 计算相机的内部参数
[params, ~, errors] = estimateCameraParameters(imagePoints, data.worldPoints, ...
    'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', false, 'NumRadialDistortionCoefficients', 2);

% Step 4: 计算图像的校正映射
[imageWidth, imageHeight, ~] = size(image);
[newImageX, newImageY] = meshgrid(1:imageWidth, 1:imageHeight);
[undistortedX, undistortedY] = undistortImage(newImageX, newImageY, params);

% Step 5: 显示校正后的图像
undistortedImage = interp2(double(image), undistortedX, undistortedY);
imshow(uint8(undistortedImage));

解释一下上述代码：

1. 首先，我们需要读取标定板图像和预先计算的标定板数据。标定板数据应该包括标定板中每个角点的三维世界坐标。

2. 接下来，我们使用 `detectCheckerboardPoints` 函数从标定板图像中提取角点。该函数将返回标定板的角点坐标和标定板的大小。

3. 接着，我们使用 `estimateCameraParameters` 函数计算相机的内部参数。该函数需要提供标定板角点的二维图像坐标和三维世界坐标，以及一些可选参数来控制估计过程。该函数将返回相机的内部参数、外部参数（如果已知）和重投影误差。

4. 然后，我们使用 `undistortImage` 函数计算图像的校正映射。该函数需要提供原始图像中的像素坐标和相机的内部参数。该函数将返回校正后的像素坐标。

5. 最后，我们使用 `interp2` 函数根据校正映射从原始图像中提取校正后的图像像素。我们可以使用 `imshow` 函数显示校正后的图像。

请注意，上述代码仅适用于简单的径向畸变。如果相机存在更复杂的畸变，您可能需要使用更高级的算法来校正图像。