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双目视觉系统的研究一直是计算机视觉中非常重要的研究领域，针对线性相机已有的研究成果，非线性相机对极几何的研究仍处于不断探索阶段，本文提出的基于图像序列求解非线性相机对极几何算法解决了非线性相机模型对极几何比较难求的问题。RTCam相机模型可以在高维度空间利用独特的因子函数将各种流行的相机模型纳入到统一的几何框架中，这样就可以用RTCam相机模型来研究各种流行的相机模型。我们将基于图像序列求解非线性相机模型的对极几何和RTCam相机模型结合起来，用基于图像序列算法求解出的对极曲线提取RTCam相机模型中s因子信息，并用RTCam相机模型中的s因子来矫正广角镜头采集的失真图像。 首先，本文详细叙述了RTCam相机成像模型的原理，RTCam相机模型实质就是投影转换，RTCam相机模型可以将不同的线性和非线性相机模型纳入到统一的几何框架。本文详细叙述了RTCam相机模型中Q矩阵各部分参数的意义，通过Matlab仿真出RTCam相机模型的二维和三维模型，并且详细分析了RTCam相机模型中s因子对图像非线性变化的影响。 其次，本文提出了基于图像序列求解非线性相机模型对极几何算法，并且详细叙述了基于图像序列算法求解非线性相机模型对极几何的理论基础、模型分析、算法思想和平滑约束。 最后，我们对基于图像序列求解非线性相机模型对极几何的鲁棒性进行了分析，在图像存在高斯噪声、高斯模糊或者图像失焦的情况下，基于图像序列算法成功的求出了非线性相机模型的对极几何。我们用传统线性算法求解非线性相机模型(广角相机模型)的对极几何，并对结果进行了分析。我们对基于图像序列算法求解非线性相机模型对极几何的精度进行了分析，并对传统线性方法求解非线性相机模型对极几何的求解精度进行了分析。我们用基于图像序列所求取的对极曲线提取RTCam相机模型中的s因子，并用s因子矫正广角相机采集的失真图像。我们对RTCam相机模型s因子的求解精度进行了分析。