双目视差测距是计算机视觉的重要分支之一,当前很多前沿计算机技术,诸如VR、AR、AI等,都离不开双目测距技术的支持。然而当前传统的双目视差测距技术要求两部相机的焦距应当一致或者近似一致,而要准确地控制两部相机焦距一致就必须使用定焦相机作为测距设备,变焦相机是无法满足条件的,这就对双目视差测距的应用和推广带来了很大的不便。本文针对双目视差测距在焦距上的限制,从其基本原理入手,深入探究了焦距在双目视差测距中的作用,分析了双目视差测距中左右相机焦距一致性限制产生的原因,构思对其进行改进的思路,提出Focal-Length Correction变焦测距算法,中文名称为基于焦距矫正的变焦测距算法,简称FLC测距算法。FLC测距算法矫正焦距的具体方法是:根据三维空间变换原理,选取左右图像上三组相对应的点,反推左右图像的空间变换矩阵,提取出左右图像之间的缩放因子,然后以该缩放因子为基准,对左右图像进行放大和裁剪处理来减小左右图像焦距的差异。当然,由于操作误差等因素,FLC测距算法如果仅仅如此操作一次,其效果并不理想,因此FLC测距算法设计的是经过多次如此操作的迭代焦距矫正之后,提高焦距矫正效果,获取焦距近似一致的新的左右图像。经过FLC算法多次迭代矫正,可以使左右图像的焦距近似一致,满足双目视差测距要求。利用FLC测距算法,双目视差测距可以使用任意焦距的两部相机实施,无论是定焦相机还是变焦相机,不需要关注焦距是否一致或近似一致。本文从相机成像原理上阐明了焦距对相机成像的影响,论述了利用三维空间变换的缩放因子执行焦距矫正的合理性,详细介绍了获取空间缩放因子的方法和步骤,并以公式推导的方式论证了焦距矫正效果对测距误差的影响。本文对FLC测距算法进行系统实现,并利用该系统对原图像进行焦距矫正,经过多次焦距矫正迭代操作,成功获取焦距差异在1%以内的左右新图像,同时保证了相机标定的基线距离与实际基线距离的误差在0.028mm以内,证明了FLC算法焦距矫正的有效性。并且,本研究用数学公式证明了,左右相机基线一定的情况下,左右焦距不同时的测距结果与左右焦距相同时的测距结果之间的百分比差异必然小于左右焦距之间的百分比差异,即多次迭代后左右焦距的差异在1%以内时,测距的结果与左右焦距一致时的测距结果的差异必然也在1%以内,从而证明了FLC测距算法在变焦相机测距上的有效性和可行性。