摄像机标定是计算机视觉中由二维图像获取三维信息关键的步骤之一，被广泛应用于三维重建、导航、视觉监控等领域。其中摄像机自标定是标定的发展方向，相比传统实验室标定，自标定更接近实际应用，可应用于在线三维重建，因此具有广大的应用前景。目前已开展了自标定的方法研究，但是基本上是基于恒定内参的标定，而在实际应用中，不管是运动的摄像机还是运动的物体，当物体与相机距离不是太大时，相机的内参数不能视为恒量，即：相机的内参数会变化，因此变化内参的自标定更有实际意义。本人在学习了标定的相关基础理论后，对变参自标定的方法进行了一定的探索，主要的工作如下：(1)、阐述了自标定的研究背景与意义，分析了国内外研究现状，描述自标定的理论研究价值和应用前景。(2)、介绍了摄像机模型和多视图几何等自标定的理论基础，并对目前比较常用自标定方法进行介绍。(3)、在基于绝对二次曲面的自标定方法基础上，提出了一种基于绝对对偶二次曲面像变换的变化内参自标定方法。通过变换矩阵，让绝对对偶二次曲面像的元素在同一数量级上，降低绝对对偶二次曲面像对噪声的敏感度，从而提高标定的鲁棒性。该方法通过估计内参初值，构造变换矩阵，然后利用变换矩阵将绝对二次曲面的像的对偶变为单位矩阵，利用单位矩阵的约束进行标定，能提高标定的精度。真实图片实验结果表明，该方法能提高精度和鲁棒性，而且不会增加计算量。(4)、在基于绝对二次曲线的自标定方法基础上，应用准仿射重构理论，提出基于准仿射重构的变参自标定。首先通过图像序列的摄影重构求出准仿射重构，然后界定无穷远平面，得到仿射重建，从而得到由无穷远平面诱导的单应矩阵，接着利用该单应矩阵和绝对二次曲线像的约束性质求出摄像机内参矩阵，进而得到度量摄像机矩阵。实验表明该方法实时、有效，并有较好的鲁棒性。