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建筑物重建是数字城市乃至智慧城市建设的关键技术之一，而面向建筑物场景的摄像机标定是建筑物重建中的一个必不可少的步骤之一。并且摄像机标定技术还广泛地应用于机器人导航、视频监控以及场景漫游等许多领域。摄像机标定是计算机视觉研究领域中的一个非常重要的研究主题之一。摄像机标定的过程就是根据摄像机拍摄的图像计算摄像机成像的几何模型参数的研究过程。摄像机参数包括摄像机的内参数(相机焦距、主点位置及像素纵横比等)和外参数(摄像机不同视点的旋转矩阵和平移向量)。摄像机标定方法大致分为三类：传统的标定方法、基于主动视觉的标定方法和自标定方法。传统的标定方法需要以标定物为参考，因此不太适合室外建筑物复杂场景的标定；基于主动视觉的标定方法需要严格控制摄像机平台的运动，在实际操作中不够灵活；而自标定方法则更加方便、灵活。此外，由于数码相机的普及性和易携带性，数码相机的自标定日趋成为研究热点，因此本文主要研究适用于建筑物场景的数码相机自标定方法。本文首先研究了有关相机标定的灭点检测工作。鉴于已有灭点检测算法的不足之处，本文首先充分利用直线信息，论证了构成灭点的直线束在参数空间上满足线性分布关系；然后在此基础上，提出了一种灭点检测的稳健回归算法。各种实验证明，本文提出的灭点检测算法可以获得精度较高的建筑物灭点坐标。并且，获得的灭点坐标可以为后期的相机标定工作奠定数据和精度基础。在此基础上，本文提出了一种利用灭点信息的相机线性标定算法，该算法不仅求得了内参数还确定了相机的外参数。该算法无需设置标定参照物，也无需特定的摄像机平台，实验过程简单、灵活。在计算方面，该方法避免了复杂的基础矩阵计算过程，降低了算法的计算复杂度；在应用范围方面，该方法在保证相机标定精度的同时，解决了建筑物图像中灭点数量较少时的相机标定问题，拓宽了相机标定方法的可应用范围。文章最后实验验证了本文提出的相机标定算法的有效性和可行性。一方面采用相机模拟平台得到的仿真图像对相关标定算法进行了标定结果的比较；另一方面使用真实图像对原图像与重投影图像进行了误差对比。经过这两方面的实验对比和分析，证明了本文提出的相机标定算法是有效可行的，并且具有较好的实际应用价值。