摘要
相机标定是计算机视觉领域中一项至关重要的基础技术，其目的是确定相机内部参数和外部参数，为后续的三维重建、目标识别等应用提供基础。
传统的相机标定方法通常采用棋盘格等特征点靶标，但这类方法存在着易受光照变化影响、标定精度有限等问题。
近年来，基于相位靶的相机标定方法因其具有精度高、鲁棒性强、操作简单等优点，逐渐成为该领域的研究热点。
本文首先介绍了相机标定的基本原理和意义，然后重点阐述了基于相位靶的相机标定方法，包括相位靶的种类、相位解包裹算法、相机标定模型等方面。
此外，本文还对近年来该领域的一些代表性研究成果进行了综述和分析，并探讨了该技术的未来发展趋势。
关键词：相机标定，相位靶，相位解包裹，三维重建，计算机视觉
##1.1相机标定的概念相机标定是指确定相机成像模型参数的过程，即将现实世界中的三维场景映射到二维图像平面上的数学模型。
这个模型通常由相机内部参数和外部参数组成。
其中，内部参数描述了相机的内部结构特性，例如焦距、主点位置、像素尺寸等；而外部参数则描述了相机在世界坐标系中的位置和姿态，即旋转和平移。
##1.2相机标定的意义相机标定是计算机视觉领域中一项基础且关键的技术，其在诸多应用中都扮演着至关重要的角色，例如:三维重建:通过多视角图像恢复场景的三维信息，需要精确的相机参数来进行三角测量和点云生成。
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