近年来,随着数码相机的广泛应用,成像质量大幅度提高,同时价格愈来愈低廉,加之图像处理和模式识别技术的迅速进步,利用数码相机作为传感器件的三维数据获取技术成为目前最有前途的一种三维测量技术。本文从工程实际出发,力图在摄影测量的严密理论和计算机视觉的一些前沿成果上,研究一种只用一个数码相机,以自由拍摄方式获得场景的多幅数字图像,从而恢复待测物体三维坐标数据的技术,实现一种面向工业产品、可现场操作的三维柔性测量方法。为保证图像识别的可靠性、提高图像处理精度和测量解算的自动化水平,本文采用一套具有明显标志的标记点(包括编码元和非编码元)和标记目标曲线,其中编码元作为辅助测量工具,非编码元以及标记目标曲线作为被测目标。本文主要围绕着基于一个数码相机进行标记点和标记目标曲线的三维重建关键技术进行了深入系统的研究,并结合工业产品实例进行了验证。主要研究内容及成果如下:(1)提出并实现了一种标记点自动检测算法。首先针对标记点的各种特征提出四个准则,从而快速、准确地提取标记点目标,然后提出一种具有较强鲁棒性的编码元识别方法,识别编码元的身份信息,同时进行标记点中心的定位。大量实验结果表明,本文的标记点自动检测算法能够取得良好的效果。(2)提出并实现了一种非迭代同名标记点匹配算法。在利用编码元的身份信息实现同名编码元匹配的基础上,由相似性和相容性确定非编码元的初始匹配,通过三个准则从非编码元的初始匹配中剔除误匹配,最终得到同名非编码元的匹配结果。经实验验证本文算法速度快、匹配率高、鲁棒性好。(3)提出并实现了相机位姿确定和标记点的三维重建算法。利用迭代因子矩阵分解方法并通过编码元确定射影重建好的初始值,即确定较精确的初始的相机运动矩阵;根据所获得相机运动矩阵,通过三角测量法恢复非编码元射影空间坐标;采用光束平差法优化射影空间下的相机运动矩阵及非编码元空间坐标。对射影重建施加度量约束,恢复在欧氏空间下的相机姿态和非编码元的三维坐标。通过施加绝对二次曲面?的本质条件rank(?)=3到单应矩阵中,提高了算法的鲁棒性。与已有的算法相比较,该算法大大减小了再投影误差。该方法已应用于整体点云拼接中,取得了良好的效果。(4)提出了一种基于单数码相机手持式拍摄多幅图像的三维曲线结构测量方法。首先,结合简单的人工交互和能量优化方法,对目标曲线进行半自动提取。然后,在目标曲线优化匹配的基础上,利用三角测量法实现曲线点列的三维重建。应用该算法对多个样件进行了曲线结构测量和模型重建,分析了重建误差。实验证明,这是一种行之有效的三维测量与模型重建实用方法。(5)在深入进行理论研究的基础上,建立了一个面向工业产品、可现场操作的三维摄影测量原型系统。实例验证和分析结果表明,本系统可以取得较为满意的三维重建结果。本文方法具有测量硬件简单、测量方式灵活、测量范围不受限制、各角度测量数据自动拼合等优势,在工业产品逆向设计、产品质量检测等领域有广阔的应用前景。