自標(biāo)定法無需已知結(jié)構(gòu)的靶標(biāo)，僅通過圖像序列中的幾何約束求解參數(shù)，靈活性強(qiáng)，適用于無法放置靶標(biāo)的場景（如無人機(jī)高空拍攝、文物數(shù)字化）。其核心是利用多視圖幾何中的絕對二次曲線（AC）約束，通過基礎(chǔ)矩陣或本質(zhì)矩陣的分解獲取內(nèi)參，典型方法包括 Kruppa 方程法與分層自標(biāo)定法。Kruppa 方程利用基礎(chǔ)矩陣的代數(shù)特性，建立內(nèi)參之間的非線性方程，通過多組圖像求解；分層自標(biāo)定法則先假設(shè)相機(jī)內(nèi)參不變，求解外參，再逐步優(yōu)化內(nèi)參，避免方程病態(tài)。但自標(biāo)定法受圖像噪聲與運(yùn)動退化影響較大，當(dāng)相機(jī)運(yùn)動為純平移或純旋轉(zhuǎn)時(shí)，可能無法唯一確定參數(shù)，重投影誤差通常在 1-3 像素，適用于精度要求不高的場景。

相機(jī)標(biāo)定的技術(shù)性能主要通過 “重投影誤差” 與 “參數(shù)穩(wěn)定性” 衡量，前者反映單次標(biāo)定的精度，后者體現(xiàn)不同條件下的一致性。重投影誤差的大小與靶標(biāo)質(zhì)量、拍攝姿態(tài)、算法優(yōu)化密切相關(guān)，使用高精度棋盤格（角點(diǎn)精度 0.01mm）且拍攝姿態(tài)覆蓋 ±30° 旋轉(zhuǎn)時(shí)，張氏標(biāo)定法的重投影誤差可穩(wěn)定在 0.3 像素；而使用打印精度不足的靶標(biāo)或拍攝角度單一，誤差可能增至 2 像素以上。參數(shù)穩(wěn)定性則關(guān)注溫度、振動等環(huán)境因素的影響，相機(jī)工作溫度從 20℃升至 60℃時(shí)，焦距可能產(chǎn)生 0.1% 的變化，導(dǎo)致外參計(jì)算誤差增大，因此工業(yè)相機(jī)需在恒溫環(huán)境下使用，或通過在線標(biāo)定補(bǔ)償漂移。此外，標(biāo)定結(jié)果的魯棒性還體現(xiàn)在對異常值的處理能力，圖像中的運(yùn)動模糊、遮擋可能導(dǎo)致角點(diǎn)檢測錯誤，需通過 RANSAC 算法剔除誤匹配，否則會使畸變系數(shù)估計(jì)偏差超過 50%。

相機(jī)標(biāo)定在視覺系統(tǒng)的各類應(yīng)用中均扮演著 “基準(zhǔn)奠定者” 的角色，其精度直接決定了后續(xù)任務(wù)的性能上限。在工業(yè)檢測領(lǐng)域，PCB 板缺陷檢測系統(tǒng)通過高精度標(biāo)定將像素尺寸轉(zhuǎn)換為實(shí)際毫米尺寸，使焊點(diǎn)直徑測量誤差控制在 5μm 以內(nèi)，這要求相機(jī)內(nèi)參的標(biāo)定精度達(dá)到 0.1%；基于視覺的機(jī)器人分揀系統(tǒng)則需精確標(biāo)定相機(jī)與機(jī)械臂的坐標(biāo)關(guān)系（手眼標(biāo)定），確保抓取位置誤差 < 1mm，常用的 Tsai-Lenz 算法通過求解 AX=XB 方程實(shí)現(xiàn)外參校準(zhǔn)，配合張氏標(biāo)定法可滿足大部分工業(yè)需求。自動駕駛領(lǐng)域，相機(jī)標(biāo)定是環(huán)境感知的基礎(chǔ)，特斯拉 FSD 系統(tǒng)通過標(biāo)定將圖像中的車道線像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)，計(jì)算車道寬度與曲率，內(nèi)參誤差每增加 0.5%，可能導(dǎo)致車道偏離預(yù)警延遲 0.5 秒；環(huán)視相機(jī)的標(biāo)定還需確保多相機(jī)視場拼接處的一致性，通過全局優(yōu)化使相鄰相機(jī)的外參誤差 < 0.1°，避免拼接縫處的目標(biāo)斷裂。