Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUma imagem fornece uma representação em duas dimensões de uma cena. Durante o processo de formação desta representação, todas as informações 3D são perdidas. Contudo, tais informações podem ser recuperadas, através da visão estéreo, se duas imagens de uma mesma cena, mas de perspectivas diferentes, estão disponíveis. No entanto, isto só é possível se o sistema estiver calibrado. Por isso, a calibração de câmeras é indispensável em diversas aplicações. Neste trabalho, realiza-se uma análise crítica das diversas técnicas de calibração existentes na literatura. Além disso, novos métodos de calibração de um sistema de visão binocular são propostos. Basicamente, as técnicas propostas consistem em, inicialmente, recuperar a geometria epipolar e realizar uma calibração projetiva. Em seguida, os pontos de um gabarito de uma única dimensão são utilizados para atualizar da calibração projetiva para a euclideana. Como é utilizado um gabarito de dimensões reduzidas e de fácil confecção, os métodos de calibração propostos são bastante flexíveis e de fácil execução. Para auxiliar a tarefa de calibração, novos algoritmos de correspondência de pontos e estimação da matriz fundamental também são propostos. Em especial, o algoritmo de estimação da matriz fundamental utiliza um conjunto de correspondências virtuais que definem um plano também virtual. Evidentemente, tal plano induz uma homografia entre as imagens estéreo. O paralaxe de correspondências que não satisfazem tal homografia permite estimar um dos epipolos do sistema e, portanto, caracterizar a matriz fundamental. A principal vantagem do método proposto é obter uma boa estimação utilizando uma parametrização com apenas cinco incógnitas. Experimentos em imagens reais e sintéticas validam as técnicas propostas, mostrando como seu desempenho varia quanto a quantidade de ruído e número de correspondências existentes.