第1章 绪论 1
1.1摄影测量的发展与现状 1
1.2计算机立体视觉的发展与现状 3
1.3研究目标 4
1.4本书的主要内容 6
第2章 相机标定、三维重建与视觉检测研究进展 8
2.1数码相机标定研究进展 8
2.2三维重建研究概述 12
2.3视觉检测研究与应用 17
第3章 相机模型与多视几何 21
3.1线性相机模型 21
3.2非线性相机模型 23
3.3双视几何 25
3.3.1极线几何概述 25
3.3.2基本矩阵的计算 26
3.3.3基本矩阵的性质 27
3.4三视几何 28
3.4.1三视张量概述 28
3.4.2利用一般投影矩阵计算三视张量 29
3.4.3三视张量的性质 30
第4章 影像特征的自动提取 34
4.1边缘检测概述 34
4.2点特征提取算子 36
4.2.1Moravec算子 36
4.2.2F？rstner算子 37
4.2.3Harris算子 39
4.3线特征提取算子 40
4.3.1基于一阶微分的边缘检测算子 41
4.3.2基于二阶微分的边缘检测算子 44
4.3.3高斯-拉普拉斯算子（LOG算子） 45
4.3.4Canny算子 46
4.3.5Hough变换 47
4.4基于模板匹配的格网点提取 48
4.5基于模板匹配的直线段提取 51
第5章 基于平面控制场的数码相机标定 56
5.1数码相机标定的基本流程 56
5.2利用同形矩阵分解数码相机参数初值 58
5.2.1同形矩阵的计算 58
5.2.2内方位元素的求解 59
5.2.3外方位元素的求解 62
5.2.4外方位元素的变换 63
5.3利用二维DLT分解数码相机参数初值 64
5.3.1二维DLT及内方位元素初值的求解 64
5.3.2外方位元素初值的求解 67
5.4光束法平差的数学模型 68
5.5数码相机标定的几个相关问题 71
5.5.1格网纯绕Z轴旋转时主点无法计算的证明 71
5.5.2利用基本矩阵剔除粗差格网点 73
5.5.3光束法平差的快速算法 75
5.6数码相机标定试验与结果分析 77
5.6.1同形矩阵数码相机标定算法试验 77
5.6.2二维DLT数码相机标定算法试验 78
第6章 点线混合摄影测量与视觉检测 83
6.1点、线混合摄影测量基本流程 83
6.2附加刚体变换的点摄影测量模型 85
6.2.1物体坐标系与世界坐标系间的旋转平移变换 85
6.2.2系统参数较大时的数学模型 86
6.2.3系统参数较小时的数学模型 88
6.3附加刚体变换的直线摄影测量模型 90
6.3.1误差方程式的基本形式 90
6.3.2基于距离的误差方程式改化形式 93
6.3.3直线摄影测量按间接平差的数学模型 94
6.4点、线混合摄影测量的相关问题 96
6.4.1外方位元素初值的传递 97
6.4.2利用三视张量剔除粗差直线段 98
6.4.3方差分量估计 100
6.4.4系统参数的统计检验 101
6.4.5病态矩阵的无偏解算方法 102
6.4.6图形条件较差像片的自动剔除 103
第7章 复杂形状的三维重建 105
7.1基于物方直接解的圆匹配与重建 105
7.1.1旋转角初值的解算 105
7.1.2物方直接解的数学模型 107
7.2基于广义点摄影测量的复杂形状三维重建 109
7.2.1广义点摄影测量的数学模型 109
7.2.2直线段的三维重建 111
7.2.3圆（圆弧）的三维重建 112
7.2.4圆角矩形的三维重建 114
7.2.5数学曲线的三维重建 114
第8章 工业钣金件视觉检测系统试验 116
8.1视觉检测系统的基本功能 116
8.2数码相机标定试验 117
8.3线框模型的视觉检测试验 121
8.4复杂形状的视觉检测试验 133
参考文献 137