为了实现空间物体三维重建，需要对相机参数进行标定，标定精度是其中关键问题。针对传统相机标定算法精度不高、收敛慢的问题，提出了一种基于动态调整和自适应变异相结合的改进粒子群优化相机参数算法。该算法以传统标定的结果为初始值，通过定义个体搜索能力来动态调整群体的惯性权重，避免了因惯性权重设置不合理对算法搜索能力的影响；并且根据粒子陷入局部最优的程度来自适应地调整最佳粒子的变异，从而提高算法的全局搜索能力。将所提相机参数标定算法与其他标定算法进行了比较，实验结果表明，所提算法具有优越性。
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