计算机视觉技术已在机械制造、安防监控、导航制导、机器人技术等领域得到了广泛的应用,是近年来发展最为迅速的学科之一。摄像机标定是计算机视觉系统建立二维图像和三维空间投影关系的必要前提。本文在已有研究成果的基础上,密切结合实际课题的具体需求,针对大视场应用环境研究了三种摄像机标定方法,设计开发了相应的摄像机标定工具。首先,系统地分析了摄像机标定技术的发展现状,结合本文的工程背景详细阐述了小孔成像模型和透镜畸变模型,介绍了投影的概念和几个相关的射影几何原理,针对本文研究时所使用的摄像机特性给出了摄像机模型选择的依据。其次,从三个切入点研究了多种适合大视场应用环境的摄像机标定方法:1)改进了柔性平面靶标的摄像机大视场标定方法。柔性靶标标定方法是从降低大靶标制作的难度和加工不确定性对标定精度的影响出发提出的通过特征点之间的几何约束来构造标定点的标定方法。本文提出的改进方法考虑了镜头畸变对特征点构造的影响,设计了可预先获取镜头畸变系数的柔性平面靶标,改进方法可用于较大畸变和摄像机视场的场合;2)提出了基于小靶标拼接的摄像机大视场标定方法。针对在大视场应用中使用单一小靶标进行标定只能得到局部最优的标定结果的问题,提出了将视场内不同位置的小靶标拼接成覆盖大部分摄像机视场区域的小靶标拼接标定方法。该方法对小靶标的安装要求并不严格,只需满足各个小靶标共面放置的条件即可,有效的解决了大视场应用中使用单一小靶标进行标定的局限性;3)提出了基于辅助靶标的摄像机大视场标定方法。分析上述两种方法的优缺点,提出了一种“大靶标粗标定+小靶标矫正”的大视场摄像机标定方法。该方法既不需要如方法一那样考虑镜头畸变对中的标定点构造精度的影响,也不需要像方法二那样要求各小靶标的放置满足共面约束,弱化了摄像机大视场标定方法的实施条件,简化了摄像机标定过程。本文使用仿真实验和实际实验对以上三种方法的可行性和稳定性进行了验证。实验结果表明,这三种方法都能达到降低摄像机标定难度,改善标定结果的效果,标定精度接近于传统标定方法的标定精度。最后,按照模块化开发思想,采用Qt4.7提供的应用程序框架结合OpenCV2.1在Visual Studio 2008开发环境下开发了摄像机标定软件,实现了包括图像处理与特征点提取、特征点坐标匹配、摄像机参数解算和摄像机标定精度验算等功能。