在摄影测量和机器视觉领域，为了提高测量精度，必须对相机进行畸变校正。根据三维空间中的直线投影到图像平面也是直线的原理，提出了一种基于直线特征的摄像机非线性畸变校正方法。实验表明：随着直线条数的增加，当直线在CCD 上的分布均匀后，解得的非线性畸变参数稳定、正确。此方法既不需要成本较高的标定板，也不需要摄像机的外参数，仅需利用照片上若干直线，即可求得摄像机的畸变参数，进而对图像进行畸变校正，校正效果显著，具有一定的实用价值。

提出了一种基于极线约束的激光条纹匹配算法.先通过双CCD摄像机摄取左右两幅图像,然后对图像进行预处理.处理之后的两幅图像是在不同视角下摄取的两条单像素宽的激光条纹,在极线约束和连续性约束的理论基础上,提出了一种直线和曲线求交的匹配方法,从而实现了激光条纹的快速精确匹配和激光扫描线的三维重建.

摄像机的快速高精度标定一直是视觉测量中亟需解决的主要问题，目前针对不同的摄像机成像模型有多种标定方法。提出了一种基于圆形标记点以及极径、极角的棋盘格角点排序算法，实现了单目和多目摄像机的高精度全自动标定。通过实验验证了该算法对于不同位姿标定图像的有效性和稳健性，实验结果表明改进后的标定方法既保证了摄像机的标定精度，又提高了标定的自动化程度，可以广泛应用于机器视觉中的单目和双目摄像机的标定。

在OpenCV3.41 vs2017环境下编译运行，摄像机标定，能够对鱼眼镜头进行畸变矫正，但效果感觉不是特别好，希望能改进吧

提出了一种新的基于二维靶标的球面模型鱼眼镜头标定方法。根据球面成像模型中圆弧上的点与图像坐标系像点之间的约束关系，利用平面靶上的一根直线上的点，初步估计出摄像头的内部参数。利用平面靶上棋盘格角点在世界坐标系上的坐标点与其在球面坐标系下坐标的映射关系，求出相应的外部参数的初始值。以这些角点在图像中的实际坐标与重投影后坐标之间的均方差为优化参数，进行非线性优化，求出内部参数，畸变系数和外部参数的精确解。通过实验验证，该方法能够快速的估计鱼眼镜头的内、外部参数的初始值，具有较高的精度，能够满足实际应用的需求。