数码相机的非线性光学畸变补偿，主要有用于摄影测量领域的像方畸变模型和用于计算机视觉领域的物方畸变模型两种方式。针对两种畸变模型难以通用的问题，提出了一种像方和物方的畸变模型相互转换方法。利用已知畸变模型系数及内方位元素生成原始像点与理论像点的对应关系，构成虚拟观测值。再利用虚拟观测值对内方位元素及待转换畸变模型系数进行整体最小二乘平差解算。最后，利用三维控制场检校结果对转换结果进行精度评价。实验结果表明，当相机检校总体中误差小于0.3 pixel时，两种畸变模型转换前后像点畸变量差值小于0.5 pixel，可以满足对子像素转换精度的要求。

由于制造与装配误差难以完全消除，因此数码摄像机的光学系统存在不同程度的非线性畸变，严重影响利用其影像进行实时拼接的精度。通过比对分析一种经典的数码相机畸变模型与Brown模型的适应性，提出将简化的Brown模型作为数码摄像机的畸变模型。同时，基于单像空间后方交会，按照最小二乘平差方法求解摄像机光学系统的非线性畸变差参数。最后，通过三维控制场对三种型号的摄像机进行了检校试验。结果表明，所用的畸变模型明显优于经典畸变模型，使数码摄像机的整体检校精度小于0.5 pixel。而且检校结果稳定可靠，有效地补偿了光学系统的畸变差，有利于恢复图像内部的相对几何关系。