PTZ摄像机因其高度的灵活性，广泛应用于现代工业的各个行业。随着视觉测量技术的发展，传统固定参数的静态摄像机已经不足以满足某些环境下的测量工作，例如大尺寸测量等。PTZ摄像机应用于视觉测量领域，解决了测量视角范围小、视角视向固定等问题，在增加视觉测量系统灵活性的同时，降低了对摄像机数目的要求。视觉测量领域引入PTZ摄像机所带来的适应性问题是：一、传统的借助外部尺度参考的标定方法标定过程繁琐复杂，且这种方法不足以实现 PTZ摄像机的完全标定；二、PTZ摄像机随运行的时间增加，会产生由机械误差、随机误差等误差造成的累积误差，这是传统的一次性标定方法无法解决的。因此PTZ摄像机标定方法的研究，成为了PTZ摄像机能否完美应用于视觉测量领域的关键。　　本文针对PTZ摄像机应用于视觉测量领域所带来的适应性问题，通过建立一个可以明确反映焦距以及镜头畸变随镜头放大倍数的函数关系的完整PTZ摄像机模型，并且利用单应性原理及特征匹配的方法，经过一系列简单的初始化步骤，快速准确的估计出这个摄像机模型的参数。同时，通过建立线性误差补偿模型和建立PTZ摄像机环境特征库的方法，修正PTZ摄像机长时间运行所带来的误差。经过数据仿真和实际实验证明本文所采用的方法对解决PTZ摄像机标定的适应性问题是有效的。本文的主要研究内容有：　　分析传统固定参数的静态摄像机的内外参数模型，对比PTZ摄像机pan-tilt-zoom参数变化对内外参数的影响，建立完整的PTZ摄像机参数模型，并利用Matlab标定工具箱，研究PTZ摄像机内参随zoom值的变化关系，得出PTZ摄像机内参关于zoom值的函数模型。　　利用SURF特征及其描述符，匹配不同pan-tilt-zoom值下的图像中的相同SURF特征，根据单应性原理估计PTZ摄像机内参关于zoom值的函数模型中的未知参数，并利用LM算法对估计出的参数进行联合非线性估计。　　分析PTZ摄像机误差来源，通过实验评估各种误差对PTZ摄像机运行的影响；建立PTZ摄像机环境特征库，研究PTZ摄像机参数校正方法。　　设计数据仿真实验方法和实际实验方法，验证PTZ摄像机参数模型和标定方法的正确性；通过参数校正实验和随机误差对比实验，验证参数校正方法的可行性。