近些年来,动态三维测量,特别是基于结构光的单幅图像三维测量技术成为研究热点。尽管众多研究者提出各种方法,构建了不同的测量系统。但是,投影机标定的高精度要求尚有待进一步提高;定量评价体制的欠缺阻碍了技术的快速进步;一般性单元技术缺乏深入研究。因此,本文以单幅图像三维测量为研究课题,重点研究高精度系统标定,对应性评价机制。在定量化评价机制的基础上,对码字识别,码字匹配等解码关键技术展开研究,进一步提高了算法性能。系统标定是三维测量的前提。本文将系统标定建模为参数估计问题,从模型、数据获取、估计方法三个方面对当前结构光系统标定方法进行了综述和分类。在此基础上,分析了主流的投影机标定方法的弊端――假设投影误差为正态分布。本文通过理论分析、仿真实验证明,投影误差在投影机图像平面不满足独立同分布,也不符合正态分布。由于摄像机是结构光系统的观察设备,是观察噪声的源头,本文提出摄像机图像空间的投影机标定方法。首先,通过标定摄像机计算投影机标定所需要的数据。然后,根据观察噪声的统计分布,在摄像机图像平面使用光束平差法对投影机进行标定。该方法与传统方法最大的不同是目标函数所在空间的差异,其本质是对噪声统计信息的不同理解。新方法避免了传统方法导致的噪声与投影机参数的耦合作用,更好的利用了噪声统计信息,标定精度更高。新的投影机标定方法与摄像机标定方法目标函数在同一空间,使得系统标定得以综合为一个统一的目标函数。这一变化使得观察数据得以增加,使最大似然估计获得更小的估计标准差。实验表明:新方法的标准差是传统方法的66.5%。对应性是单幅图像三维测量问题的核心。本文提出了在对应性层次上的评价体系。它不同于以往在点云、曲面层次的评价,而是在对应性层次进行的。本文采用时空分析技术获得对应性的基准数据,进而定义正确率和回调率两个指标反映对应性结果的质量。该评价体系特点是:1)定量分析对应性。传统方法只能分析精度信息,这一评价指标不仅受到噪声的影响缺乏重复性和稳定性,而且操作任务量大。2)通用性,可适用于任何结构光设备。对应性的广泛性使得该方法可比较任何编码结构光方法。另外,它没有传统方法需要插值的麻烦,只需要改变编码方法获取基准数据即可。3)对结果反应准确、合理。正确性反应了对应性中正确结果的比例。当正确率越高,说明产生的点云中噪声点越少,后续噪声处理工作越少。回调率反映了正确的对应和基准对应性数量的比例。当回调率越高,说明该方法获得了更多数据信息,这也说明了其采集效率越高。在实验中,对于四种著名编码方法分别实现,并且采用本文提出的评价体系进行评价比较。实验结果发现:多幅图像技术远远优于单幅图像技术,其中多频相移技术最为健壮和高效。单幅图像技术目前效果较差,需要大力提高其性能。从图像中解码出对应性,需要三个步骤:码字检测、码字识别、码字匹配。本文将码字识别建模为非监督分类问题,在评价体系的框架下重点研究了颜色码识别。本文分析了各种颜色特征量,提出了一个新的颜色不变量――规范颜色量。它具有对光照方向、法线方向和亮度不敏感的特性。实际的比较试验中,发现新颜色特征具有较高的类的可分性,使用多种聚类方法识别正确率处于上游。该特征对于K-means方法来说具有初值不敏感的特性,会避免收敛于局部值。通过大量实验发现了颜色码收敛中心的趋近特性。基于此,本文设计了决策引导的聚类方法,解决K-means对初值敏感的问题。实验表明,对于一些常见的颜色不变量,该方法可收敛于最大值,避免了迭代终止在局部最小值。对于码字匹配问题从匹配算法和码字表达两个侧面分别展开研究。对主要的码字序列匹配算法进行分析,发现传统的局部匹配方法在序列不连续部分容易出错,提出了保持非连续性的匹配方法。该方法基于窗口投票机制,充分利用了窗口信息,不仅可判断全票通过的核,而且可以判断潜在边缘。该方法比传统方法识别正确率更高,减少了错误匹配。针对带状条纹图像的解码问题,传统方法采用边缘码字进行匹配。本文提出了采用颜色码和混合码的间接解码技术。通过理论分析,发现间接解码技术具有高汉明距离,多信息量,强化局部约束的特点。实验中通过定量的比较,证明了该方法具有更高的正确率和回调率。另外,实验比较中发现,局部匹配方法优于全局假设的动态规划方法。基于以上研究,本文构建了一套单幅图像三维测量系统。它可用于测量动态物体,实际测量人脸表情,重建曲面质量良好。