立体视觉技术是近年来发展比较迅速的技术之一,已被广泛应用于工业、农业、国防等领域。摄像机标定技术是立体视觉的核心技术,也是基于立体视觉测量的第一步,其标定精度直接影响到测量精度。针对传统摄像机标定方法的非线性优化精度有待进一步提高,以及传统中小场景标定方法不能直接运用于大视场标定的问题,本文对摄像机标定的非线性优化方法和大视场标定方法进行了系统研究,并提出基于改进遗传算法的大视场摄像机标定方法。本文主要研究内容和成果如下:(1)介绍了摄像机标定基本知识。先给出了摄像机标定的概念和意义;其次,从四大坐标系、摄像机光学系统和摄像机成像模型等三个方面详细叙述了摄像机成像理论;最后,给出了基于平面标定物的摄像机标定方法的理论推导。这些知识为后续的大视场摄像机标定方法研究打下基础。(2)实现了基于改进遗传算法的摄像机标定参数非线性优化方法。针对标准遗传算法在摄像机标定参数非线性优化过程中,易出现过早收敛和停滞现象的问题,提出一种新的摄像机标定参数优化方法。首先,采用非线性的归一化几何排名函数与随机遍历抽样法混合作为选择方法,对遗传算法进行改进;然后,采用改进的遗传算法对摄像机标定参数进行非线性优化;最后,将其与标准遗传算法进行标定参数非线性优化对比实验,实验结果表明本文算法平均绝对误差低于标准遗传算法,能较好地缓解过早收敛和停滞现象,提高了标定精度。(3)研究了基于虚拟标定板的大视场摄像机标定方法。针对大视场摄像机标定中高精密度的大标定板难以制作、不便运输和维护等问题,提出一种构建虚拟标定板的思路,以实现大视场摄像机标定。首先,将小标定板在大视场区域拍摄的二维图像进行角点检测;其次,根据交比不变性对图像进行畸变校正;再次,将图像中的小标定板进行虚拟平移,以构建覆盖整个视区的等同大标定板;最后,利用一直线中四点共线的交比不变性求解虚拟标定板中的标定点。通过实际图像实验表明该方法相比利用小标定板在大视场进行标定精度高,略低于大标定板在大视场的标定精度,但该方法操作简单,且满足测量的需求。