摄像机自标定是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,尽管理论研究已经相对比较成熟,但是仍有一些问题需要进一步探讨,比如,基于旋转摄像机的自标定方法从理论上来说是一种简单有效的方法,然而实际应用中很难保证摄像机作纯旋转运动,由此带来的误差会影响自标定结果以及后续的应用。以前的相关研究主要局限于定性研究,理论上的定量研究也只是对一些特定情况进行了分析,很难分析各种因素的综合影响；再比如,摄像机自标定是基于图像对应点的标定方法,文献中的相关研究一般假设对应点问题已经解决了,因此很少分析对应点问题对自标定结果的影响。可以想象,如果不能正确地解决对应点问题,势必会对自标定结果产生重要的影响。围绕这些问题,本文进行了相关研究,其主要工作及研究成果如下：1、分析了图像对应点选择对摄像机自标定的影响。首先以基于模板的标定方法为例,通过实验得出：即使相同设置的摄像机,如果所选空间特征点的范围不同,得出的标定参数差异也很大；然后,从理论上分析了摄像机自标定与对应点选择之间的关系；最后,通过真实数据分析了选择不同对应点对自标定参数的影响。研究结果表明,在自标定问题中,对应点的选取应该尽量控制在后续的测量范围内,否则会严重降低三维信息的重建精度。2、对基于旋转摄像机自标定方法的误差进行了量化分析。本文采用仿真数据进行了大量的实验,分别对摄像机光心偏移大小、图像对应点噪声大小及这两个因素的综合影响对标定结果造成的误差进行了量化实验,另外,为了减小图像噪声对标定结果的影响,还对标定图像的数量与噪声水平的大小对标定结果的影响进行了量化分析。这些量化数据在实际应用中具有重要的参考价值。3、给出了一种可变内参数情况下基于无穷单应矩阵H。。的摄像机标定方法。本文讨论了已知H。情况下的自标定问题,通过严格的理论推导和证明,给出了了一种可变内参数情况下的线性求解方法。