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传统的棋盘格标定法在没有光学相机参与的情况下难以直接适用于深度相机的标定，因为深度图中较难检测特征信息，但空间中的长方体的长、宽、高尺寸和相邻平面的夹角则可以通过深度图来测量计算。本文提出了一种基于已知尺寸的长方体标定物的深度相机内参标定算法，算法仅使用深度信息，可广泛适用于一系列深度相机和应用场景。标定过程基于由投影计算得到的空间平面之间的夹角和距离。算法首先结合相机内参将深度数据回投至相机局部坐标系下形成空间点集，继而由点集拟合的空间平面来构造优化目标方程，并使用非线性迭代优化算法获得相机内参优化值。实验结果显示，本文算法所标定的深度相机内参用于三维重建较前人的标定算法有进一步的精度提升。