随着计算机技术、数字图像处理技术、激光技术以及精密计量光栅制造技术的飞速发展，以及数字图像传感设备、数字投影仪等硬件设备的更新换代，光学三维测量的发展前景越来越广阔。光栅投影测量作为主动式光学测量的主要技术之一，近年来被广泛地应用于工业生产控制与检测、智能机器视觉、空间遥感等领域。摄像机的标定和图像分割是光栅投影测量中需要用到的数据预处理技术，摄像机标定的精度和图像分割的准确度是光栅投影测量精度的有效保证，因此，对摄像机标定技术和图像分割技术进行深入探究有着深远的意义。尽管目前已经有了不少的摄像机标定和图像分割的理论方法，但仍存在一些问题亟待解决，如标定的精度、优化方法和分割的准确性、抗噪性等。为此，本文探索和研究了光栅投影测量中数据预处理技术—摄像机标定技术和图像分割技术，针对这两种技术现存的不足之处提出了一些改进的方法，通过理论分析和实验证明了本文提出的方法的有效性和可靠性。　　本文首先介绍了光栅投影测量的研究背景及意义，对光栅投影测量中用于数据预处理的摄像机标定技术和图像分割技术的研究现状进行了综述。分类逐一介绍了现有的摄像机标定方法和图像分割方法，指出了各种方法的优缺点，为进一步的研究奠定了良好的理论基础。其次，张正友提出的平面模板标定法是目前比较流行的且精度较高的摄像机标定方法之一，本文详细地阐述了该经典的平面模板标定法的理论，给出了该方法的实现步骤，分析并指出了该方法的不足之处:1）、畸变校正模型中没有考虑切向畸变，只考虑了径向畸变;2)、非线性优化时采用的LM算法需要估计参数初值。针对这两点不足之处，提出了一种改进的方法:首先，采用了同时涉及径向失真和切向失真的畸变校正模型代替了原有的畸变模型;其次，先用遗传算法对摄像机的内部参数进行优化求解，再用基于信赖域的全局收敛的LM算法对所有参数进行非线性优化。实验结果表明，改进的标定方法不仅能够有效地计算出摄像机的所有参数，并且精度有一定的提高。接着，针对Otsu算法对不同直方图分布的图像的分割效果不一样的问题，提出了一种采用邻域灰度概率均值加权最大类间方差的阈值分割算法。为了使求得的最佳阈值落在直方图的谷底，采用邻域均值加权Otsu算法，在保证类间方差最大的同时，也保证了阈值点的邻域灰度概率均值极小。根据Otsu的多阈值形式，本文也将提出的方法推广到了多阈值的情况。针对本文算法，进行了单阈值、多阈值和抗噪性实验，全面体现了该算法的优良性能。文中给出了理想阈值的定义，为对该算法进行定性和定量分析提供了良好的参照。实验结果分析表明，该算法不仅提高了分割的准确度，而且增强了算法的噪声免疫力。最后，为前文的理论研究搭建了用于光栅投影测量的数据预处理技术实现的实验系统，实现了数据的显示交互以及算法的处理，直观地展示了摄像机标定和图像分割的结果，方便了本文提出的方法的验证。