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摄像机标定是立体视觉研究与非接触测量的重要组成部分，是精密视觉测量的基础，传统的标定需要建立复杂的数学模型，从而描述双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机像面像点坐标间的非线性关系。而神经网络可以有效地处理非线性映射问题。本文介绍一种改进的RBF神经网络，并对该网络标定法与传统标定方法及BP网络标定法的标定结果进行比较。实验结果表明：基于改进RBF神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。