计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认知周围环境信息的能力。为了从图像中提取空间物体的三维几何信息，需要首先建立摄像机的几何模型，所以摄像机参数标定在计算机视觉中有着重要的作用，是计算机视觉领域中从二维图像提取三维空间信息的首要步骤，并且摄像机标定的精度直接影响到计算机视觉后续处理的效果。针对精度高、稳定性好且操作灵活的摄像机参数标定要求，本文深入研究了计算机视觉中摄像机参数标定的若干关键问题，主要的研究内容可以概括为以下几个方面： 1、阐述了机器视觉系统的组成、计算机视觉理论框架，以及本课题的研究思路、任务及关键技术等。介绍了摄像机的成像原理、针孔模型与畸变误差模型以及立体视觉的测量原理。 2、对影响计算机视觉中目标定位精度的因素进行了分析，提出影响目标定位精度的因素为：镜头的畸变、边缘检测算法误差、拟合算法误差、透视投影变换中的圆心偏差以及阈值分割的准确度，并针对每一种影响因素提出了切实可行的算法与解决思路。 3、对摄像机参数的传统标定方法进行了研究，将自标定与传统标定结合起来，使用灭点、圆环点等知识，求解摄像机的外部参数以及内部参数，进而建立了采用单幅图像获取摄像机参数的方法，实验表明本方法可以更加灵活、快速的求解出摄像机参数，同时建立了基于椭圆短轴方向约束的优化目标函数。 4、对基于圆形目标的摄像机参数自标定方法展开研究。以单个同心圆目标为标志点将其应用于摄像机参数的自标定中，求得了摄像机的内部参数，并建立优化目标函数，通过“粒子群”全局优化算法获得了摄像机准确的外部参数。 5、针对多目立体视觉系统提出使用带标定球的立体标定物进行立体视觉系统标定的方法，采用手工制作的方法制作了立体标定物，在实现单台摄像机参数标定的基础上完成了多摄像机系统摄像机坐标系的统一，进而利用极线几何约束，建立了优化目标函数，并且提出使用立体标定物进行多片三维点云拼接的方法，拼接时不引入空洞且可以对薄壁物体的正反面进行拼接。 6、对全文内容进行了总结，并介绍了所开发的摄像机参数标定软件系统，同时结合在平时工作中积累的知识简要讨论了几种新的标定方法。