摄像机标定是从二维图像获取三维空间信息中的关键技术之一，是计算机视觉中重要的环节，主要应用于三维重建、导航、视觉监控等方面，因此摄像机标定的研究就成为了计算机视觉领域的研究热点。摄像机自标定方法与传统标定的不同之处在于它是通过图像本身来求摄像机内参数，可以应用于在线的三维重建，因此摄像机自标定不仅具有较高的学术研究价值，而且具有广泛的应用前景。国内外已开展了大量的摄像机自标定研究，但基于双目视觉图像序列的变内参自标定还是很少，大部分自标定方法都是基于单目视觉的或者是摄像机参数不变的。然而双目视觉的自标定的精度在实际应用中要比单目视觉自标定的精度高，而且保证摄像机的参数绝对不变是不可能的，因此基于双目视觉的变参自标定具有较高的学术研究价值。本文主要对双目视觉变参数自标定的方法开展研究，主要的工作内容如下：（1）、在查阅国内外的自标定方法相关文献基础上，介绍了国内外自标定的研究现状，阐述了自标定的研究背景，研究意义，研究价值和应用前景。（2）、阐述了摄像机模型以及多视图几何等摄像机自标定的相关理论基础。（3）、提出一种基于仿射投影模型的双目视觉自标定方法。该方法首先求解仿射投影矩阵，从而可以得到部分参数；然后通过假定主点的坐标位于图像的中心来解出其余的参数；最后引入相机非线性畸变进行区域平差提高标定的精度。实验结果数据表明，该方法是一种精度较高且实用的双目自标定方法。（4）、提出了一种新的基于双目视觉的自标定方法。该方法首先归一化处理匹配点坐标，然后计算出基础矩阵，再通过求解Kruppa方程，求出左右相机焦距即双目视觉系统的内参数；再以利用本质矩阵的性质求出两相机的位姿关系即双目视觉系统的外参数；最后，利用图像点坐标的残差和对求得的相机内外参数进行非线性优化，最后得到满意的双目视觉系统的内外参数。通过试验验证了本方法的有效性。