技术特征：
1.一种双远心镜头的简化成像模型及其标定方法，其特征在于，步骤如下：步骤一：建立schiempflug双远心相机的成像模型的简化成像模型；步骤二：求解单应性矩阵左上角2
×
2数值，根据外参单位正交性建立内参方程组，非线性优化求解内参方程组；步骤三：结合单应性矩阵求解外参，排除外参歧义性。2.根据权利要求1所述的双远心镜头的简化成像模型及其标定方法，其特征在于，步骤一中，schiempflug双远心相机的成像模型为：通过在理想双远心相机成像模型中添加一个旋转矩阵，可将倾斜的传感器成像坐标与理想的非倾斜成像坐标关联起来。最终在理想远心成像模型中，图像点q(u，v)与目标点p(x，y，z)的最终关系为：h＝a
m
r
t
是新的单应矩阵，式(1)的a
m
中存在一个偏移量(u0，v0)，直接把相机坐标系的原点o
c
设置为像素坐标的原点(u，v)。3.根据权利要求2所述的双远心镜头的简化成像模型及其标定方法，其特征在于，步骤一中，简化成像模型为：在固有参数标定过程中不考虑镜头畸变，(u0，v0)可以设置为任意值，将传感器的第一个像素作为(u0，v0)，通过传感器平面п绕其第一个像素旋转两个角度α和β，得到垂直平面п
p
，镜头的本征矩阵变成：t
x
和t
y
改变以符合新o
c
，成像模型变成：4.根据权利要求1所述的双远心镜头的简化成像模型及其标定方法，其特征在于，步骤二具体为：标定板以特定姿势放置，获取标定图案后，利用椭圆拟合函数提取n个圆标记点的中心坐标，提取的中心坐标记为p
c
：p
c1
(u
c1
，v
c1
)，p
c2
(u
c2
，v
c2
)，
…
，p
cn
(u
cn
，v
cn
)，相应地每次标定姿势的世界坐标系由其特征点确定，这些特征点的三维坐标分布为p
c
：p
c1
(x
c1
，y
c1
，0)，p
c2
(x
c2
，y
c2
，0)，
…
，p
cn
(x
cn
，y
cn
，0)，每个点的z
c
为0，因此p
c
被缩短为r
t
被缩短为
将标定图案的成像模型进一步简化为：其中，5.根据权利要求1所述的双远心镜头的简化成像模型及其标定方法，其特征在于，步骤二中，双远心镜头的相机参数计算，分为如下三步：第一步，计算单应性矩阵；求解h
s
中的h
11
，h
12
，h
21
，h
22
，每个特征点的世界坐标(x
c
，y
c
)与其在图像中的像素坐标(u
c
，v
c
)之间的关系提供了两个方程，标定图中各点所提供的方程可以形成一个方程系统，如式(12)所示，h
s
中的所有变量都可以用最小二乘法直接求解：第二步，根据旋转矩阵的单位正交性求解j，k，l；首先，将旋转参数r
11
，r
12
，r
21
，r
22
表示为h
11
，h
12
，h
21
，h
22
与j，k，l之间的关系，表示为：因此，然后使用r的单位正交性，即将式(14)代入式(15)，能够得到：即：
在s(s1，s2，s3，s4)中有四个未知数：s1＝j2k2，s2＝k2+l2，s3＝j2，s4＝jl，至少需要四组标定图像来求解s，求解s后，得到包含三个未知内参数的四个方程，j，k，l的符号根据s(s1，s2，s3，s4)来确定，j，k，l的初值通过以下计算：l
‑
m算法的目标函数f
opt
是：其中f＝[j2k2，k2+l2，j2，jl]
t
和s＝[s1，s2，s3，s4]
t
；第三步，从j，k，l得到α和β；由公式(11)，得出：求解式(20)，得到旋转角度α，由式(11)得到β。6.根据权利要求1所述的双远心镜头的简化成像模型及其标定方法，其特征在于，步骤三具体为：获取内在参数后，各标定图案的r2×2(r
11
，r
12
，r
21
，r
22
)由式(14)计算，r是单一和正交的，r的剩余元素通过以下公式再获得：利用平移台在世界坐标系z轴上提供一个已知的平移位移z
d
，从而可以确定r
13
和r
23
的符号，与位移前获取的图像一起，确定r
13
和r
23
的符号。