摄像机标定是一个理论意义与实用价值兼备的课题,可以广泛应用于国民经济、科学研究及国防建设等诸多领域,是当今计算机视觉研究的一个热点。本文对摄像机标定的前处理进行了系统的研究,主要针对图像角点检测和图像畸变校正两方面算法进行研究,随后为了今后的工作需要,用OpenCV实现摄像机标定程序。本论文主要进行了以下两方面的研究:(1)在传统Harris算法的基础上,通过大量实验,对其中的数据进行分析,发现对实验结果影响较大的多个参数因子可以进行不同策略的先整体后局部的调整,提出了Harris算子与数据分析相结合的自适应角点检测算法。该算法采用三角棋盘格作为目标图像,针对三角棋盘格的畸变图像进行角点检验。实验结果证明,该算法有效避免了三角形角点聚簇和角点缺失现象,角点提取效果良好。与传统的角点检测相比,本文的方法可以获取更准确完整的角点数目,对曲率在一定范围内的光滑曲线的角点检测效果尤为显著。后面的应用可以看出,此自适应算法还对边缘角点检测有很好的效果。(2)基于Harris的自适应角点检测算法可应用到图像畸变校正、摄像机标定以及旋转曲面三维重建三个方面。在校正畸变图像方面,对几种不同的摄像机畸变类型进行探讨,在三角形重心公式的基础上,提出了一组基于三角形重心坐标的畸变校正公式模型;在摄像机标定应用方面,本文利用Visual C++6.0为平台,结合目前国内外最大的计算机视觉库OpenCV来实现标定程序,包括图像角点提取、图像畸变校正以及摄像机内外参数求解输出三个部分,为后续基于上述方法的摄像机标定研究做准备;同时,旋转曲面三维重建算法也已经在实验中得到应用。