在此模型中，我们没有得到靶标上圆的中心与其像的中心的对应关系的确定式子，如果题目给出一些数码相机的自身参数，我们可以通过建立非线性模型来求解，这样可以使数码相机的定位精度更高，增大它的适用范围。
另外，在问题一和问题三所建立的模型中，由于需要读取点的坐标以及图形比较模糊等因素，会产生较大的读数误差。一方面，可以通过多读取几组坐标值来减小误差，另一方面，可以在保持两相机相对位置不变的前提下，通过改变两相机的拍摄位置和角度，以获取不同的像平面和椭圆形状，从而减小误差。
六、参考文献
[1] 游淑军、宁效琦 数码相机定位 怀化学院学报 第29卷第11期 2010年11月
[2]刘红宁，基于双目立体视觉拟人机器人定位关键技术的研究，河北工业大学硕士学位论文，p7-28，2006.12
[3]方超，双目CCO成像目标器识别算法研究，南京理工大学硕士学位论文，p4-28，2007.6 [4]Zhang, Z，A Flexible New Technique for Camera Calibration，Pattern Analysis and Machine Intelligence，Volume 22, Issue 11，p2-8，Nov. 2000
[5]韩庆瑶 万书亭，机器视觉中空间圆透视投影特性研究，华北电力大学学报，第25卷第1期，p79-83，1998.1 附录：
附录1．LINGO拟合椭圆方程的代码
MODEL: SETS:
POINT/R1..R184/:X,Y; ENDSETS DATA:
X=@OLE('a5','X'); Y=@OLE('a5','Y');
ENDDATA
MIN=@SUM(POINT:(A*X*X+B*X*Y+C*Y*Y+D*X+E*Y+F)^2); B^2-4*A*C=-1; @FREE(A); @FREE(B); @FREE(C); @FREE(D); @FREE(E); @FREE(F); END
附录2：利用最小二乘法进行椭圆方程拟合：
x=[425,443,461,400,455,383];
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y=[156,161,182,231,217,206]; p=polyfit(x,y,2); poly2str(p,'x');
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