极坐标变换及其反变换的关键在於根据极坐标变换前的图像（我们称为“方图”）确定极坐标变换后的图像（我们称为“圆图”）上每个像素点的像素值。也即是找到“圆图”和“方图”间几何坐标的对应关系

如下图所示，实现极坐标变换的关键即在于找到圆图上任一点P(i,j)在方图上对应的点p(m,n)，然后通過插值算法实现圆图上所有像素点的赋值
方图上，其行列数分别为M、N方图上的每一列对应为圆图上的每条半径，半径方向存在着一个長度缩放因子delta_r = M/R圆周方向被分为N等分，即角度因子为delta_t = 2π/N；
圆图上图像坐标（i,j）和世界坐标（x,y）有着如下变换关系：x = j - R, y = R - i；
圆图上点P在方图上對应行数为r/delta_r；

因为这个代码时应用于嵌入式平台必须考虑到计算速度的问题，所以这里我们自己实现三角函数的近似计算缺点在于边界點可能会出现失真。

这是一张医学中使用的人的血管内壁照片：

因为LiteCV项目才刚刚写了一个开头代码中有错误的地方还望指出。我已经将項目同步到了github我会实时更新这个代码仓库。