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第1章 三维测量技术1

1.1 三维模型的构建1

1.1.1 虚拟现实（Virtual Reality）1

1.1.2 逆向工程（RE）2

1.1.3 现有的三维模型构建方法3

1.2 三维测量技术研究现状3

1.2.1 测量技术分类4

1.2.2 常见的测量系统4

1.2.3 摄影测量系统5

1.3 视觉测量系统8

1.3.1 视觉测量系统8

1.3.2 研究目的和意义8

1.3.3 主要研究内容9

1.4 组织与安排10

第2章 立体视觉测量系统12

2.1 摄像机成像模型12

2.1.1 参考坐标系12

2.1.2 针孔模型13

2.1.3 摄像机畸变模型14

2.2 立体视觉测量原理15

2.3 系统结构精度分析17

2.3.1 CCD成像原理分析18

2.3.2 精度分析与结构优化19

2.4 双目视觉成像仿真24

2.4.1 OpenGL成像过程25

2.4.2 摄像机成像过程仿真实验28

2.4.3 实验及结论30

2.5 小结32

第3章 摄像机标定方法研究33

3.1 基于3D立体靶标的摄像机标定35

3.2 基于径向约束的摄像机标定37

3.3 摄像机自标定39

3.4 双摄像机标定39

3.5 平面靶标标定40

3.6 小结43

第4章 图像的立体匹配44

4.1 图像质量评价体系的建立45

4.1.1 方差法46

4.1.2 平均梯度法46

4.1.3 信息熵法47

4.1.4 图像质量评价量表的制定47

4.2 匹配图像预处理50

4.2.1 图像采集50

4.2.2 图像质量与平滑算子的确定50

4.2.3 图像质量与直方图均衡化51

4.2.4 立体图像对的校正52

4.3 单一纹理匹配算法的研究54

4.3.1 估计平均视差及搜索范围55

4.3.2 选择合适的匹配窗口57

4.3.3 由粗到精的金字塔式搜索57

4.3.4 双向匹配和全局松弛58

4.4 实验结果及讨论58

4.5 小结61

第5章 点云数据的处理62

5.1 基于形态学方法的点云滤波62

5.1.1 形态学方法与滤波原理64

5.1.2 选择合适的结构元素65

5.1.3 形态算子组合与运算顺序选择70

5.1.4 形态法滤波步骤总结71

5.1.5 滤波效果评测与比较71

5.2 摄影测量点云数据精简73

5.2.1 离散曲面曲率计算原理75

5.2.2 点云数据曲率精简比确定77

5.2.3 点云曲率图像的阈值分割方法77

5.2.4 点云数据的非均匀网格滤波78

5.3 小结80

第6章 深度信息的存储81

6.1 深度信息存储81

6.2 图像压缩编码分析82

6.3 三维图像格式框架与设计过程83

6.3.1 立体图像对的压缩84

6.3.2 立体深度信息的压缩86

6.3.3 三维图像格式的编码设计88

6.3.4 实验及结论90

6.4 小结92

第7章 视觉测量系统开发93

7.1 便携型视觉测量系统框架93

7.1.1 视觉测量系统模块划分93

7.1.2 主要模块流程设计与开发95

7.2 硬件系统97

7.3 视觉测量系统应用与实例分析98

7.3.1 Imageware软件介绍98

7.3.2 物体的三维重建过程98

7.3.3 零件测量与重建过程展示99

7.3.4 实验分析与结论100

7.4 小结101

第8章 总结与展望102

附录105

附录1设备参数105

附录2部分点的测量值及误差107

附录3零件测量过程及结果108

附录4开发工具110

主要参考文献111