最佳观测方位问题是计算机主动视觉研究的重要内容,广泛应用于计算机目标识别、摄影测量、三维场景重建等领域。本文以视觉目标的深度图像信息为基础,综合运用计算机视觉、图像处理、微分几何学等理论和方法,对如何确定目标物体的最佳观测方位问题进行了研究。首先,给出了深度图像的概念、获取方法以及几种常用的深度图像预处理方法。其次,从深度图像信息及物体表面的曲率变化特征入手,就如何提取深度图像特征点的三角网格化方法进行了深入分析和研究;在此基础上设计了一种基于物体表面曲率变化和均匀取样的深度图像三角网格化的方法。该方法利用三角网格信息近似代替了深度图像信息,为确定目标物体的最佳观测方位提取了重要的特征数据信息。再次,在分析已有的STL(Stereo lithography)文件的基础上,结合深度图像三角网格化信息的特点,提出了一种改进的基于STL文件建立三角网格信息数据存储模型的方法。该方法通过对三角形的顶点与法向量进行编号,把以坐标表示的网格资料变成以编号存储,为从深度图像提取的特征数据信息建立了数据存储模型。最后,分析数据存储模型中的信息,提出了一种基于遮挡点的主动视觉最佳观测方位算法,获取了目标物体下一视觉的具体方位和角度。并在Matlab7.0环境下仿真,结合算法与实验结果进行了分析。