随着“嫦娥三号”探月卫星的成功发射与着陆，标志着我国航天事业的发展蒸蒸日上，对于嫦娥数据的后续研究工作也紧锣密鼓的开展着。为了后续关于月球表面的三维重建工作的更好进行，相机标定是必不可少的基本前提之一。而内方位元素标定又是相机标定中十分重要的一项。相机标定作为计算机视觉的重要组成部分，其目的是为了建立图像的二维坐标与物体空间三维坐标之间的关系。传统的相机标定方法是基于形状和尺寸己知的标定参考对象，其中，立体人造网格因为其制作简单，费用低廉，并且控制点三维坐标已知，能够直接利用共线方程进行求解，被广泛应用于相机标定中。但是传统的相机标定方法针对的是三维的标定靶，本文探讨的是如何根据二维标定靶以及图像坐标对相机进行标定，这个过程也涉及到二维标定靶的选择，由于标定靶有多种类型，因此如何选择合适的控制点以提高相机标定的稳定性和精度也是目前的研究重点之一。本文采用圆形控制点作为标定的参考对象，研究的主要工作如下：(l)根据共线条件，推导出Tsai方法、二维DLT算法、张正友算法、Heikkil算法等几种主流二维相机标定模型，并建立了一套基于OpenCV的相机标定系统，通过分析该系统与其他几种相机标定的软件和工具中所采用的算法，并应用这些软件和工具对CE-3全景相机进行标定实验，通过对实验结果的分析和比较，总结几种不同的算法在相机标定中的优劣，得到最适合CE-3全景相机的内方位元素标定方法。(2)采用圆形控制点的圆心作为控制点，由于圆形经过相机投影是不对称投影，所以实际上圆心的投影并不在投影中心，必需在相机标定中修正不对称投影引入的畸变误差。再者，标定靶上目标圆数量很大，使用传统的标定方法耗时长且占用内存空间大，提出了新的圆心提取方法。最后，为了使相机标定实现全过程自动化，提出一种基于Delaunay三角网的控制点自动排序算法，减少了标定过程的人工干预。