三维重建是计算机视觉重点研究方向之一，而相机标定过程是三维重建中必不可少的步骤。相机的几何成像模型决定了三维空间物体表面的点与二维图像中对应点的变换关系，成像模型的参数即为相机的参数，求解相机参数的过程即是相机标定的过程。相机参数包括了主点和焦距等与相机内部结构相关的内部参数，还包含了与相机旋转和平移等位置相关的外部参数。随着三维重建技术的广泛应用使得相机标定方法的研究成为了一个研究的热点，简单、快捷和高精度的相机标定方法是研究相机标定技术追求的方向。本文对相机标定技术的研究背景、研究现状、相机成像模型和分类做了全面的介绍，并对相机标定技术进行了归纳总结。针对相机标定过程中的图像处理过程，研究了图像预处理技术，为提高相机标定的精度，对经典的张正友相机标定方法的特征点定位精度进行了改进，并得到了较好的改进效果，在系统的总结了相机评价方法的几个标准的基础上，提出了加权平均误差法来对相机标定结果进行评价。论文的创新点如下：1）提出了基于邻域相关的自适应中值偏移滤波算法，并将这种方法应用到相机标定的图像预处理过程中，很好的对标定板图像进行了预处理，提高了图像的峰值信噪比，对后续相机标定过程中的图像处理步骤获得较好的效果有一定的帮助。2）提出了基于角点几何约束的特征点定位方法，该方法对角点的提取首先运用传统的方法得到初始值，并以此为初始值从棋盘格图像中搜索边缘，然后拟合角点和边缘数据，将拟合得到的曲线的交点作为角点的最终值，最后以这些角点作为标定相机的特征点对相机进行标定。实验结果表明，该方法提高了特征点提取的准确度和精度，因此提高了相机标定的精度。3）在系统的总结了相机评价方法的几个标准的基础上，提出了一种加权平均误差的方法来对相机标定结果精度进行评价。