提出一种基于消隐点共线约束的镜头畸变非量测校正方法。针对畸变中心的定位误差问题，利用畸变模型的基本矩阵和最小二乘法，实现畸变中心的高精度定位。同时，根据消隐点共线约束，定义消隐点和直线联合度量的畸变测度函数，并使用Nelder-Mead算法进行非线性优化，迭代计算出精确的畸变模型系数。实验结果表明，所提方法能够有效、准确地对镜头畸变进行校正，方法简单易行，校正精度高。

针对现有线结构光测量系统标定模型复杂、需要特制靶标等局限性,提出了一种新的线结构光测量系统标定方法。利用精密导轨运载平面靶标沿着空间一个方向至少运动两次,创建一组在激光平面上的平行特征线。根据消隐点的原理,建立新的数学模型,可以标定成像像素与运动方向上一维信息的直接对应关系。改变导轨运动方向,另外两个空间正交方向上的像素-维度对应关系同样可以得到。与传统标定方法相比,所提标定方法无需标定系统多组空间关系,简化了传统标定过程,减少了误差的积累。另外,靶标可为普通平面,避免了特制靶标的制造困难。实验结果表明,所提方法测量结果均方根误差(RMSE)为0.0359 mm,平均绝对误差(MAE)为0.0306 mm,可以有效用于线结构光三维(3D)测量。

为了满足大型自由曲面工件高精度实时三维测量的需求, 设计了一种超大尺度线结构光传感器三维测量系统, 并提出一种基于一维靶标的传感器外参数的现场标定方法。实验结果表明, 该方法的标定精度与基于平面靶标的方法相当, 且其一维靶标的高精度制作更容易, 外参数的现场标定过程操作更方便, 更适合超大尺度线结构光传感器的现场标定。

为了保证双目相机标定精度的同时，提高算法速度。利用田字形模板中的两对正交消隐点，拍摄两幅图像，实现快速标定。首先，提出了消隐点寻优的方法来提取每幅图像中误差最小的两对正交消隐点，线性计算相机主点和归一化焦距，作为内参数的初值。再根据同一幅图像消隐点共线和所有直线畸变后也为直线的原则，构建约束函数，利用优化的差分进化算法进行全局寻优，完成相机畸变校正。最后，根据优化后消隐点坐标求得左右相机的旋转矩阵，并结合左右相机的角点世界坐标，利用刚性变换求得平移向量。双目标定的平均重构误差为0.598 pixel，跟传统方法标定误差相当。该标定算法重构误差与传统算法在一个级别，能满足标定中稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。

利用正交消隐点的几何特性和不同位姿摄像机图像平面中对应消隐点间的无穷单应关系，提出了一种摄像机内参数的自标定方法。该方法在任意两个位置下拍摄两组正交平行线，获取两幅图像上共四个消隐点后，设计了判定算法确定其间的对应情况。利用对应消隐点之间的无穷单应关系，结合正交消隐点与摄像机光心连线的正交性建立约束方程，实现了对摄像机内参数的线性求解。为了抑制噪声对标定结果的影响，建立基于矩形成像反演点特性的指标函数，利用LM 寻优算法实现了对内参数的非线性优化。实验结果表明，该算法具有对应消隐点判断简单有效，标定结果精度高、实时性强、适用范围广的优点，而且参数优化能够有效地抑制图像噪声，提高了标定算法的稳健性。

针对大尺寸三维物体的测量需求，提出了一种超大尺度的线结构光传感器标定方法。使用平面靶标标定出摄像机内参数的初值，以相邻两控制点之间的距离为约束用LM 优化算法对初值进行优化；采用准一维靶标进行结构光参数标定，提出了一种利用两行标记点求解控制点三维坐标的方法，该方法基于消隐点性质以及各控制点与标记点之间的几何约束。实验结果表明，所提出的标定方法和控制点三维坐标求解方法具有较高的精度和稳定性，且准一维靶标较平面靶标加工成本低、加工难度小、标定过程灵活方便，更适用于大尺度现场标定。

对逐点图像畸变校正算法进行分析和研究。分析了基于四点共线交比不变性的逐点畸变校正算法的校正精度，指出该算法由于初始使用图像点含有误差导致计算其他图像点产生了精度改变，同时给出了计算结果误差较小时的图像点位置和相对距离的选取方法。基于上述分析，提出了基于消隐点共线约束的逐点畸变校正算法。该算法利用消隐点来提高直线拟合精度，利用共线特征来约束校正图像点精度。该算法不仅可以优化基于四点共线交比不变性算法校正的图像点，同时也可以优化初始使用的图像点，从而提高所有图像点畸变校正精度。基于MATLAB的仿真实验显示: 对于400万像素的镜头，校正后图像点最大误差是初始图像点噪声的29.05倍。针对实物图像对基于四点共线交比不变性法校正的图像点，基于消隐点共线约束法校正的图像点和未校正采集图像点的交比值进行对比，结果表明本文提出算法优于四点共线交比不变性算法的结果。

现有的线结构光传感器标定方法中，结构光平面上标定点的计算精度将会直接影响到传感器最终的标定精度。提出了一种基于共面靶标的线结构光传感器标定新方法，该方法无需计算光平面上的标定点，也无需反复计算摄像机的外参数。多次移动共面靶标计算不同方向激光条纹直线的消隐点，并对其拟合直线得到光平面的消隐线，完成光平面法向的标定。根据交比不变原理计算共面靶标上标定点间的距离，并以其为约束来标定剩余参数。考虑到误差传递的影响，定义了优化目标函数，以已求得参数为初值进行非线性优化。对比实验表明了该方法具有较高的标定精度，测量误差均方根为0.0306mm，且标定过程简单，计算复杂度低，适合现场标定。

基于矩形两组对边的消隐点特性和隐含的长宽比信息，提出了一种新的摄像机自标定几何方法。该方法仅依据同一个矩形的两次或三次成像，即可在摄像机传感器特性已知或未知时标定摄像机内参数并辨识矩形长宽比。利用空间中有限距离点与同一无穷远点的连线相互平行和完全四边形的调和分割特性，以及被多次成像的矩形长宽比相同的特点，建立了摄像机内参数约束方程。通过建立与直线段成像相关的代价函数，提出了畸变参数寻优与线性内参数标定相迭代的畸变校正方法，可获得与摄像机无畸变情况下相当的自标定精度。在确定矩形任意两个顶点坐标的情况下，即可求解摄像机所有外参数。仿真实验表明，该标定算法收敛快速，对图像噪声不敏感。实际图像实验表明，与传统平面靶标法相比，该方法不但减少了预知条件，而且提高了标定精度和效率。

利用一组平行线在不同姿态摄像机图像平面中对应消隐点间的无穷单应关系和摄像机相对姿态信息，提出了一种摄像机焦距的高精度实时标定方法。该方法仅通过摄像机在任意两个位置下拍摄同一组空间平行线，基于消隐点对之间的无穷单应关系构建约束，求解焦距参数；将对应光心与消隐点连线的平行程度作为优化指标，利用Nelder-Mead非线性单纯型法实现焦距参数的优化，有效地抑制了图像噪声和姿态测量误差，提高了标定结果的精度和算法的稳健性；大量仿真结果验证了该算法可以在任意相对姿态下实现，且具有精度高、稳健性强、实时解算的优点。