摄像机标定是计算机视觉领域中从二维图像获取三维空间信息中的关键技术之一，被广泛应用与三维重建、导航、视觉监控等领域，因此其相关理论研究目前已成为计算机视觉领域的研究热点之一。摄像机自标定方法是通过图像本身的特征求解摄像机内参数，相比传统的主动标定，具有在线性，可应用于在线三维重建，因此具有更广泛的应用前景。目前已广泛开展了自标定的方法研究，但是基本上都是基于单目视觉的摄像机自标定，而在实际应用中，基于双目视觉的自标定精度要优于单目视觉，因此研究基于双目视觉的自标定具有实际意义。本文在研究了自标定的相关理论基础之后，对双目视觉自标定的方法进行了一定的探索，主要的工作内容如下：（1）、介绍了自标定的研究背景与意义，分析了国内外的研究现状，阐述了自标定的理论研究价值和应用前景，并着重介绍了摄像机模型以及多视图几何等自标定的相关理论基础。（2）、针对目前自标定研究领域都没有考虑相机非线性参数，从而导致标定精度不高，提出了一种基于双目视觉的相机自标定方法。该方法先对匹配点坐标进行归一化后计算基础矩阵，再由基础矩阵分解后求解Kruppa方程，获取相机内参数，然后利用同名点光线对相交于一点进行相对定向求得双相机相对位置与姿态即相机外参数，再引入相机非线性畸变进行区域平差提高标定的精度，最后利用二个相机的距离为已知量来确定物方模型大小及利用物方三个以上公共点绝对定向可恢复场景真实三维坐标，并用实验验证该方法切实可行。（3）、提出了一种基于双目视觉的变内参数的自标定方法；该方法首先利用双目视觉系统获取某一焦距时的一对图像，然后通过图像匹配点求解基础矩阵，利用Kruppa方程建立关于焦距平方的双线性方程组求解左右相机焦距；再以左右相机的距离为基线长对双目视觉进行相对定向求出两对图像的外参数；最后，利用上二步获取的初值和左右相机的相对固定位置和姿态这一约束进行区域网平差，在平差中引入相机的非线性畸变参数，从而获得各相机的高精度内参数可变的相机参数及左、右相机的相对位置和姿态。通过试验分析表明该方法的反投影中误差可控制在5个像素左右，并具有一定的抗噪性。（4）、最后对全文进行了总结并进行了展望。