普通靶标用于相机标定时需要保证其在各角度成像的完整，靶标占相机视场比例较小，相机标定精度低，且变焦测量中相机视场改变，标定精度进一步降低。理论分析了单应矩阵的特点，发现从各角度拍摄的靶标图片中靶点不完全相同，这不影响单应矩阵的计算和相机标定。结合仿真分析，设计了一种定向分层靶标，第一层设计定向标志点，靶点向外层逐渐增大，针对不同的视场采用不同范围的层，靶点在视场中所占比例一直较大，确保相机标定精度。提出基于共线原理和射影变换结合的靶点匹配方法，只要靶标的定向特征点出现在图片中，即能实现靶点识别与匹配，进而提高靶标使用的灵活性和相机标定效率。实验结果表明，定向分层靶标的靶点识别与匹配方法准确有效，不受靶标部分靶点缺失的影响；使用该靶标可以提高相机标定精度，且标定精度不受相机视场改变的影响。

针对特征点较少时网格运动统计(GMS)算法存在误匹配集中、鲁棒性差等问题，提出一种基于特征匹配质量评价的GMS特征匹配改进算法。该算法不依赖于增加特征点数量，而是通过引入特征匹配质量因子，依据高质量匹配对计算单应矩阵，剔除误匹配提高匹配准确性，因此具有更好的实用性。实验表明,该算法不仅有效地解决了GMS 算法中特征点较少时误匹配集中的问题，而且对特征点数量依赖性更小，算法运行时间相比ORB+RANSAC缩短约 30%，算法具有更高的鲁棒性、准确性和实时性。

线结构光视觉测量系统参数标定是三维测量应用的首要步骤,其中光平面特征点的稳定获取最为关键。针对平面标靶的特点和基于交比不变定理获取特征点方法的不足,提出一种高效的基于相机投影矩阵和单应矩阵的标定法。首先,通过平面标靶特征点与其世界坐标对应关系计算出单应矩阵,然后根据相机投影矩阵和单应矩阵一次计算出光平面和标靶的交线上所有特征点。实验结果表明,本文方法可以利用所有的特征点,稳定性好,易实现,能达到需要的精度。

为了实现结构光三维成像系统参数的简易、快速标定,提出一种利用单应矩阵获取大量标定数据的方法,步骤如下:获取立体标靶上左右两侧矩形框角点的图像坐标和对应的世界坐标,分别计算左右两侧靶面从图像坐标变换到世界坐标的单应矩阵;将图像中立体标靶矩形框内所有的像素点应用到计算出的单应矩阵中,得到与之对应的世界坐标;利用图像中立体标靶的靶面上几乎所有像素点的图像坐标和对应世界坐标来执行三维成像系统的标定。设计了一种与该标定方法相对应的立体标靶,基于该立体标靶对结构光三维成像系统进行标定,并利用标定后的系统进行实验。实验结果表明,该标定方法具有较高的标定精度,重建的三维点云图具有很好的视觉效果。该标定方法过程简单,可降低标定成本,具有实际应用价值。

为解决扫描电子显微镜(SEM)由于电子束漂移、电磁干扰等原因导致的图像漂移问题，提出基于ORB 结合PROSAC 的图像漂移矫正算法。首先采用ORB 算法对基准图像和实时图像进行特征检测，然后利用汉明距离与交叉匹配实现特征的初匹配，再结合RANSAC 的优化算法PROSAC 计算帧间的单应矩阵，利用单应矩阵映射剔除外点后重新迭代计算出最终的精确单应矩阵，最后利用单应矩阵的透视变换实现SEM 图像漂移实时矫正。通过实验证明，该算法不仅精度高，而且能够满足SEM 实时处理的要求。

一维(1D)标定具有抗遮挡和制作成本低等优点,是摄像机标定中的重要方法之一。首先,以1D单应矩阵为基础,给出了绕固定点运动1D标定方法的几何解释;其次,在小孔成像模型下,证明了摄影几何中的交比不变性与1D单应矩阵的等价性。相比于共线4点的交比不变性,1D单应矩阵约束更具有一般性。最后,针对基于平面运动的1D标定,由1D单应矩阵计算运动前后1D标定物延长线的交点,提出了一种简便的方法,将平面运动转化为绕固定点运动,并通过仿真和真实实验验证了算法的正确性。实验结果表明:与已有方法相比,本文算法的标定精度得到了显著提高。

为了进一步提高相机参数精度, 简化标定过程, 在张正友平面标定算法的基础上, 提出了一种较简单的5点标定算法。本文利用一个矩形作为标定模板, 将其4个角点和中心点作为待匹配点。仅利用不同角度拍摄的10(10~20幅均可)幅图像, 即可求解全部相机内外参数。首先, 为了减小数据对结果的影响, 对获取的5个点的图像坐标进行归一化, 将点坐标控制在以原点为中心, 2为半径的圆内; 其次, 相机成像模型未考虑畸变, 考虑到单应矩阵可能会有零元素, 故按照9个自由度来求解; 再次, 求解出相机的内外参数, 将求得结果的平均值作为非零因子λ的值; 最后利用Levenberg-Marquarat(LM)算法对所有内外参数进行整体优化。选用不同噪声水平的模拟实验和真实图像进行测试, 结果显示该算法比张正友棋盘格算法的精度要高。

针对摄像机一维(1D)标定的问题, 将世界坐标系建立在1D标定物上, 提出新的数学模型, 给出了一种新的标定方法。一般地, 假设1D标定物与世界坐标系的X轴重合, 定义了1D标定点与其对应投影图像点之间的1D单应矩阵。从单幅视图出发, 推导了1D摄像机标定的基本约束方程。根据基本约束方程采用线性最小二乘估计摄像机的初值, 并以标定点的反投影误差最小为目标函数进行非线性优化得到最终的标定结果。通过仿真实验和真实实验证明了该算法的正确性和可行性。实验结果表明, 与传统的方法相比, 所提出的方法线性初值估计精度高, 且对于固定点不可见的情况, 无需估计固定点的图像投影坐标。

本文讨论了对一般目标图像的对准方法，采用仿射变换模型，舍弃借助迭代法搜索图像最佳配准参数的传统方式，使用推导公式一步计算图像的平移旋转参数。该公式运用仿射变换单应矩阵最小二乘运算模型推导所得，首次得到可单步计算目标图像与待对准图像对位参数的计算算法，大大提高运算效率，实现了实时对位的功能，最后通过实验验证算法的有效性。