针对煤矿井下高粉尘、高湿度、低照度的恶劣成像环境,提出了一种基于可控激光光源和图像识别的煤位深度估计测量方法,并研制了原理样机。通过计算光斑成像点与图像中心点之间的横向偏移量,查询预先实测标定的对应不同偏移量的煤仓煤位深度表,确定煤仓煤位的深度值。提出了一种基于PURE-LET (Poisson Uunbiased Risk Estimate-Linear Expansion of Thresholds)的煤位表面激光光斑图像的快速小波域去噪算法。给出了泊松噪声下小波系数估计MSE(Mean Squared Error)的一个无偏估计PURE,并将小波系数估计子写作一组基本阈值函数的线性组合以提高算法速度。仿真图像与真实激光光斑图像的去噪结果表明,本文算法比三种典型图像去噪算法具有更好的泊松噪声抑制能力,同时具有快速计算的优点。分析了线性摄像机成像模型与非线性摄像机成像模型,研究了成像模型的近似结果与误差分析。提出了一种基于平面黑白格的内外部参数标定方法,确定了包含光学畸变的全部摄像机参数求解。依据该原理设计了测量装置,可以在煤矿井下低照度的成像环境中实现煤仓煤位检测。