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视觉是人类感知环境世界，认识外部世界的主要途径。随着计算机技术的不断发展和人类对数字化信息需求的不断增加，计算机视觉和双目立体视觉得到了极大的发展。从二维图像恢复三维空间可见表面的几何结构(称为三维重建)是人类视觉的主要目的。摄像机标定是进行三维重建的关键一步，是计算机视觉获取三维空间信息的前提和基础，是双目立体视觉的重要组成部分。论文的主要工作就是研究摄像机标定的相关技术和方法，获取摄像机的有关参数，建立起三维空间物体与二位图像间的对应关系，为计算机视觉和双目立体视觉的下一步研究提供可靠的数据并奠定良好的基础。论文以Marr的计算机视觉理论为基础，详述了国内外在双目立体视觉方面的发展及取得的成就，其重点对摄像机标定及其前期的角点提取过程进行了研究。首先，较为系统全面的研究了图像角点的提取问题。在角点提取过程中，分析并对比了SUSAN算子、MIC算子和Harris算子的角点检测原理、实现方法及性能分析。最终使用VC6.0编程工具，完成对不同图像的Harris角点检测。从检测结果可以得出，Harris角点检测方法检测速度快、能够得到均匀且准确的角点，算法稳定。其次，对摄像机标定方法和相关理论进行了研究。详细介绍了立体视觉中标定技术的原理及研究现状，并对现有的标定技术进行了分析比较，分析了当前标定技术面临的困难。该论文将遗传算法应用到摄像机标定技术当中，分析了传统遗传算法应用于摄像机标定技术中存在的缺点和不足，并针对这些缺点和不足，进行了改进——增加了自动调整搜索区间的功能，很好的克服了传统遗传算法应用于高维空间寻优困难的缺点。并且在交叉概率和变异概率方面，采用了自适应的交叉概率和变异概率，克服了传统遗传概率影响算法收敛性的缺点。改进后的遗传算法，在计算精度和速度上都有很大的改善。最后，将上述标定方法应用于实验当中，并将得出的结果进行比较，可以看出，该论文中所述的方法在一定程度上能够提高计算的精度，同时具有操作简单、成本低的特点，证明了该方法的有效性和可行性。