基于多项式拟合的标定方法可在缺乏相机曝光时间的条件下，获取相机响应函数（CRF）曲线和图像曝光比，具备广泛的适用性。然而该方法存在迭代发散和标定精度不高问题，影响其实际应用。本文通过分析传统多项式拟合标定方法流程，发现在全局误差函数条件下，标定数据集合中存在大量无效项，既减少了有效标定数据，又降低了图像曝光比迭代计算精度。针对这一问题，提出了一种改进的联合局部误差函数标定方法，可在两幅曝光相近的图像间选取标定数据，避免引入无效项，使得计算多项式系数和曝光比的数据一致。在公开数据集和某工业相机拍摄数据集上的标定结果表明，改进方法具有较好的收敛性，相比于传统方法，颜色三通道CRF曲线分布更加紧凑，通道间曝光比平均偏差分别减少了49.83%和42.25%。

运动相机相对位姿估计是基于机载光电平台进行视觉定位的关键技术。在大倾角、小交会角等典型受限观测条件下，相机位姿估计精度易受姿态角误差和像点提取误差的影响，使目标定位精度难以满足应用需求。针对惯性测量单元测量角度随时间发生漂移，且惯性测量单元与相机安装关系标定繁琐的问题，提出了一种惯性测量单元与相机固联安装下的对地定位方法，无需标定相机和惯性测量单元之间的安装关系。首先，利用固联安装的惯性测量单元为运动相机提供相对旋转角信息；然后，根据1个相对旋转角和4个同名点估计运动相机的相对位姿；最后，采用投影矩阵交会法线-线交会出目标的空间位置。仿真和飞行实验表明，在典型受限观测条件下，所提方法定位精度优于传统定位方法，具有高精度、高效率、强鲁棒性等优点。

高精度的目标实时定位对于无人机侦察和指引目标至关重要。但在大倾角、小交会角等受限观测条件下，机载光电平台对地定位精度难以满足任务需求。为提高受限观测条件下机载光电平台对地定位的精度，提出了一种基于观测平台位置和对目标激光测距的对地定位全局最优化方法。首先，根据地面固定目标的连续观测数据建立加权误差方程，再将非线性问题转换为特征向量求解问题，无需迭代优化即可求出全局最优解。然后，通过蒙特卡罗仿真分析定位方法受误差源的影响，并通过多次飞行实验验证了该定位方法的有效性。实验结果表明，在受限观测条件下，所提方法对地定位误差低于30 m，运算耗时不超过10 ms。本文方法具有定位精度高、计算效率高等优点，以及较高的工程应用价值。

自动驾驶应用中,基于视觉的相对位姿估计是实现无人驾驶汽车自动定位的核心技术之一。针对单目视觉系统的视场范围较小以及双目视觉系统需要公共视场等问题,提出一种无公共视场的多相机系统相对位姿解耦估计方法。利用场景中远、近点的不同特性对旋转矩阵和平移向量进行解耦估计。对远处场景特征点采用直方图投票法求解相对旋转矩阵,在相对旋转矩阵已知的条件下,对近处场景特征点采用采样高度法求解相对平移。通过仿真模拟和实际实验对所提方法的可行性、鲁棒性和精度进行验证。实验结果表明,所提方法的相对姿态精度优于0.05°,相对平移向量方向精度优于2.5°,具有较高的精度和较好的鲁棒性。

利用点特征求解单目相对位姿是现在普遍采用的方法,但在纹理不明显、角点少的场景下,仅依靠点特征难以得到理想的结果。鉴于此,结合惯性测量单元的测量数据和平面场景存在的单应性约束,提出了基于点线特征结合的单目相对位姿估计算法。先利用惯性测量单元提供的旋转角信息将2帧连续图像校正为正下视图像;再对图像中的点线特征进行检测和匹配;最后根据点线特征的单应性约束求解正下视图像之间的相对位姿,进而转化获得原始图像之间的相对位姿。仿真实验和实物实验结果证明,所提算法能够有效地求解单目相对位姿。

在多相机组合测量应用场景中, 各相机之间常常存在没有重叠视场的特殊情况, 该条件下多相机组安装关系的标定极具挑战性。针对传统基于全站仪的标定方法过于繁琐的缺点, 基于机器人领域里手眼标定与多相机组安装关系标定的等价关系, 给出了求解多相机组安装关系的基础方程, 推导了利用四元数描述旋转矩阵下基础方程的解算步骤, 提出了一种基于手眼标定的无重叠视场多相机组标定方法。实验结果表明, 与传统标定方法相比, 该方法在不降低测量精度的前提下, 无需其他测量传感器的辅助, 极大减少了人工作业量, 操作更加简单灵活, 工作效率更高。

针对晃动平台对空拍摄大视场摄像机难以标定的情况，提出了利用无人机(UAV)作为动态控制点来现场标定摄像机参数的方法。该方法控制无人机在摄像机视场内飞行，并用与晃动平台固联的无人机定位测量系统对无人机位置进行测量，从而整个飞行过程中的无人机位置均可当作控制点对摄像机进行标定。实验中控制点数目充足, 易满足控制点在空间和在图像上均匀散布的要求, 可以准确求解摄像机内外参数。突破了无法在视场中布设传统像机标定方法所需控制点，使晃动平台上大视场摄像测量无法现场采集参考图像进行高精度标定的局限。对实验条件要求低，最少只需要晃动平台基准坐标系下2 个基准点和方位像机光心位置即可标定摄像机内外参数。该方法已成功应用于系泊状态下船舶中摄像机参数的标定。

针对传统点结构光测量系统的标定方法难以满足远距离、高精度的测量需求，提出了一种基于单目视觉的两轴转台标定新方法。在激光测距仪绕旋转轴转动过程中利用标定墙和拦截面分别拦截激光射线形成激光光斑，通过单目视觉定位计算激光光斑的空间坐标，进而差分得到激光测距仪虚拟出光点的位置，最终拟合出旋转轴方向矢量和轴上定点坐标。利用虚拟出光点进行标定减少了激光光斑空间坐标误差对旋转轴标定的影响，大幅提高了转台的标定精度。在对转台的两个转轴精确标定的基础上，利用激光指向和测距信息可实时解算出目标三维坐标。实验证明，坐标测量中误差维持在0.5 mm以内，所提出的标定方法简单可靠，并适用于其他转台测量系统。