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本文提出了一种基于迭代扩展卡尔曼滤波的摄像机标定方法。将二维平面靶标图像上的特征点看作是匀速运动的点,以观测到的特征点图像坐标和对应世界坐标作为滤波器的输入,摄像机内外参数的估计值作为滤波器的输出,根据迭代扩展卡尔曼滤波算法得到摄像机内外参数的最优估计。通过仿真和真实实验,结果表明,对于有限数量的平面靶标标定图像数据,该算法具有较高的标定精度和较好的鲁棒性。