本文对人类视觉感知经验进行数学化表示,并将其应用于三维深度估算当中。首先,用数学语言对人类视觉感知经验进行表示和研究。研究如何从单张二维图像中的点、线、面的二维坐标反推出三维空间中点、线、面的三维坐标以及深度信息,本身是个病态问题,因为从三维到二维的成像过程已经丢失了“一维”的信息,想从二维反推三维显然“条件不足”。但是对人类视觉系统进行考察,发现其在感知经验的帮助下完成了许多现今机器人“不可能完成”的任务。另外人类视觉系统提出的答案通常是不精确的,只是一个模糊的值。受此启发,本文认为从二维信息反推三维信息并不是一个病态问题。在此研究中,建立了一模拟人类视觉系统的数学模型,对人类视觉感知经验进行抽象提取并用数学公式表达出来。此数学模型包括一个与人眼成像原理类似的成像模型,在此成像模型上,对简单的三维对象(直线段、相交直线段、平面)进行成像,再由二维成像平面上的信息,反推出三维对象的长度、角度等等几何特征。用数学公式表示出了在特定情况下人类感知经验的一些简单形式,并初步探讨了人类视觉感知经验快速准确获取的原因。其次,研究了从二维信息中进行深度估算。从二维信息来反推深度信息在许多方面都有重要的应用。受人类视觉系统深度估算方法的启发,本论文第二部分提出了一种新的深度估算的方法。具体说来,单目机器人在未知场景中移动并多次进行拍照,选取图像系列中的两张,对它们进行角点检测及匹配,对于每对匹配点,利用本论文的一种新的深度计算方法,可以算出与匹配点对应的场景中的位置的深度,从而可以构造出三维场景深度图。