描述了一种基于跟踪图像特征的简单准确的内部摄像头校准方法，而相机经历了纯旋转。不需要特殊的校准对象，因此可以将该方法用于实验室校准和自主机器人中的自校准。实际图像的实验结果表明，焦距和长宽比可以在0.15％以内，并且可以将镜头失真误差降低到像素的一部分。主要点的位置和径向失真中心的位置可以在几个像素干扰器内找到。我们执行简单的分析，以显示各种技术细节在多大程度上影响结果的准确性。

    我们表明，如果特征是从靠近监控附近的对象得出的，则具有纯旋转很重要。在基本方法中，准确的角度测量很重要。可以通过完整的圆圈旋转相机，同时使用重叠的图像序列，并使用角度之和必须等于960度的约束来消除准确测量角度的需求。 高分辨率数码相机和复杂的多视角立体算法的出现为基于图像的建模任务提供了前所未有的几何忠诚度的希望，但它也使摄像机屏蔽器校准的前所未有的需求能够实现这些障碍。

    本文介绍了一种新颖的监控摄像头校准方法，其中从粗糙的摄像机参数估算中提供了自上而下的信息，并且在缩放下降低输入图像干扰屏蔽器上的多视图stereo系统的输出用于有效指导搜索其他图像对应关系并显着改善使用标准捆绑调整算法的摄像机校准参数（Lourakis and Argyros 2008）。提出的方法已在六个真实数据集上进行了测试，包括没有显着特征的对象，这些特征无法以纯粹的自下而上的方式找到图像对应关系，并且具有高曲率和薄结构的对象在视觉船体结构中丢失，即使在较小的错误中也有较小的错误相机参数。已经使用了三种不同的方法来定性评估摄像机参数的改进。

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