时间飞行(Time-of-Flight，TOF)相机以其可以实时、准确获得目标三维信息的特点，成为时下研究的热门。本论文在研究国内外现有的相机校准与标定方法的基础上，结合TOF相机自身的特点，在校准领域针对不同误差提供多个校准方法，在标定领域使用新的相机模型并采用相应的标定方法。本文完成的主要工作如下:　　(1)TOF相机校准部分，针对随机误差，提出RPCA-TV的TOF图像随机误差校准方法，该方法能够在保留图像边缘的前提下，去除由散粒噪声造成的误差，提升TOF相机精确度至3mm。针对同步误差和与目标距离有关的测量误差，采用有具针对性的校准方法，保证相机测距准确度与深度分辨率。针对多径误差，利用目标点邻域信息的多径误差迭代优化方法，得到目标点最有可能的真实测量结果。针对目标边缘误差，使用置信区间滤波器，去除飞行像素(Flying-Pixel)。设计了校准流程，校准后准确度提升68％，深度分辨率提升62.5％。　　(2)TOF相机标定部分，针对脉冲型TOF相机对色彩不敏感的特点，提出径向距离模型替代小孔成像模型进行相机标定的方法，该方法在仅使用一张平板作为标定物的情况下，即可完成相机的标定，并且能够通过数学计算准确反解出常用的内部参数，但是在较大噪声情况下鲁棒性较差。对于要求高鲁棒性的标定场合，本文提出了基于平面距离模型的TOF标定方法，该方法操作略微复杂于前者，但是在较大噪声情况下的鲁棒性高，且得到的内部参数更加精准。