在摄影测量中,专业的量测型相机虽然精度高,但是价格昂贵;而非量测型相机则价格低廉,使用灵活方便,性能日益成熟,在摄影测量及计算机视觉中应用越来越广泛。智能手机作为一种非量测设备,成像质量不断提高,现正在成为摄影测量获取影像数据的一种重要手段。然而与传统量测相机相比,智能手机相机有自动对焦的特性,其主距及像主点等成像参数难以精确获取且镜头光学畸变差较大,这些因素会直接影响摄影中心、物方点和像点之间严格的共线关系。因此,对智能手机的相机参数检校方法进行研究具有重要意义。传统的相机检校方法受限于高精度的三维检校场或已知空间结构的检校模板,且相机主距多为固定值,而智能手机的相机具有自动对焦的特性。针对这个问题,本文介绍了摄影测量和计算机视觉中的相机成像模型、相机检校内容与3种经典的相机检校方法,研究了 SIFT特征提取和RANSAC剔除误匹配的原理,提出了一种无需控制信息的相机检校方法。该方法主要包括两个步骤:首先按3 ×3模式采集影像数据,选取基准影像,分别与其它影像进行相对定向以构建单元模型,通过比例系数进行模型连接后建立自由网模型,将所有摄站点、物方点坐标纳入到统一的基准影像坐标系下;然后以选择的基准影像为参考,并考虑附加参数模型,进行自检校光束法自由网平差,解算其余影像相对于基准影像的方位元素以及附加参数,从而完成相机的检校。在分析智能手机成像原理和自动对焦特性的基础上,针对智能手机的自动对焦特性,本文提出了一种智能手机相机的自检校策略:当物距小于4m的时候,利用上述无需控制信息的相机检校方法,在不同物距下进行多次检校计算,根据检校结果进行函数拟合,建立检校参数与物距之间的函数关系;当物距超过4m的时候,利用本文方法进行一次检校实验,即可实现检校结果的重复使用。首先利用室内三维检校场,依据本文提出的无控制信息的检校方法和传统的有控制的检校方法进行相机检校对比实验,并利用三维检校场大量控制点加以验证。然后利用黑白棋盘格设计了 5组实验,研究近距离(0.2m、0.5m、1.0m、2.0m、3.0m)成像时不同智能手机相机的检校参数随物距的变化情况,建立检校参数与物距之间的函数关系,并与张正友检校法进行了对比。最后利用iPhone6s、iPhone5、MI4、NubiaZ7Mini等4款智能手机,在室外(物距大于4m)采集影像数据,验证本文自检校方法的适用性和稳定性,比较不同类型相机的畸变情况。