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