视觉是人类观察世界和认识世界的主要手段。随着信号处理理论的成熟和计算机普及应用，带动了计算机视觉的发展进而促进了机器视觉的发展。摄像机标定是计算机视觉研究的第一重要步骤，因此对摄像机标定技术的研究具有重要的理论意义，同时可以提高计算机视觉在实际应用中的精度和准确度。文中首先对摄像机标定模型的基础知识进行了详细的阐述。在分析Harris/Plessey、SUSAN、MlC角点检测算子原理的基础之上，提出了基于Harris角点检测算子的改进方法，通过此方法可以获得亚像素级精度的坐标值。其次，在分析现有的摄像机标定模型的基础上，结合OpenCV开源视觉库中的相关标定库函数，提出一种改进的摄像机标定方法。此改进的摄像机标定方法通过三步来完成；首先，引入标准化单应矩阵（原单应矩阵右下角元素归一化）在摄像机线性模型中，利用最小二乘法求解超静定方程组，即可标定出摄像机内参矩阵和外参矩阵初值；其次，引入非线性模型，在非线性模型中主要考虑两种畸变模型（切向和径向），然后利用图像畸变最小的交点坐标以及第一步求出的摄像机内参矩阵和外参矩阵的初值，通过最小二乘法求解畸变参数的初值；最后，对所有的参数进行非线性最优化，优化出最终所需要的摄像机的所有内外参数。最后利用VC++编写摄像机标定程序来调用OpenCV开源视觉库的库函数，通过此程序可以快速、有效地进行标定图像的获取，图像角点的准确提取和相关摄像机标定参数的求解。本文主要是对标定基本理论知识和摄像机标定相关方法研究和讨论，通过成像模型来建立三维空间点与二维图像点间的对应关系，求解对应关系来获取摄像机标定所需参数，为计算机视觉和机器视觉的后续研究提供可靠的理论支撑和数据保障。