物体的三维形状获取作为计算机视觉研究的一个重要方向,近年来在工业自动化领域以及计算机虚拟现实中受到了广泛关注,相应地开发研制出了大量的三维测量仪器,如商业三维扫描仪、激光测距仪、立体视觉相机、BGA检测器等。这些测量仪器具有精度高、效率高、自动化程度高等优点,但是体积都比较庞大而且价格昂贵,对测量对象和测量环境有一定的限制,通用性较低,有待进一步改进和提高。特别是工业检测上有很多带有高光表面的物体需要进行三维形状恢复,比如塑料制品、金属构件等,镜面反射的视点相关性会给三维信息获取带来严重的错误,而且镜面反射会使相机饱和,造成信息丢失。另外,要在工业自动化中得到广泛运用,必须尽量减少处理时间,基本达到实时性的要求。这些约束条件和需求给当前的三维形状获取算法提出了挑战。寻求一种快速、设备简易、能对带高光表面的物体进行测量的三维形状获取方法成为众多学者的研究课题。本文在对三维形状获取技术进行了深入地分析和研究的基础上,针对带有高光表面的物体的三维形状获取技术所存在的关键问题,展开了具有创新性的研究工作。分别研究了主动和被动三维信息获取方法,在提高精度的同时,尽量满足实时性的要求。由于充分考虑了实际环境的复杂性,本文提出的算法对于光照变化、噪音有较强的鲁棒性。本文工作的主要创新点如下:1.提出一种将多光源法与补色法相结合的高光去除方法,能够快速有效地去除各种金属表面高光。通过采集多个光源下同一个场景的多幅图像,利用多幅图像的信息互补性来重构图像,从而对物体表面存在的大面积不完全重复高光进行有效地去除。然后采用补色方法对少量的重复高光进行修补。这样就能较全面地将高光去除。同时,本算法采用两步走的金字塔算法结构,在速度上能满足实时性的要求。2.提出了一种基于三态动态规划和census变换的实时鲁棒稠密立体匹配方法。在全局立体匹配算法中,扫描线动态规划算法是速度最快的,但是存在一个水平线问题(streak effect)。为了解决这个问题,我们引入扫描行之间的垂直约束,使匹配精度得到很大提高。在相同的匹配精度下,本文提出的算法在时间上与其他算法相比有很大优势,基本达到实时匹配。另外本文算法对于实际场景中存在的噪音、曝光不均衡、欠曝光、过曝光和高光问题都有一定的稳定性。3.提出了一种简单、成本低、快速的移动扫描模式三维形状获取方法。此方法对物体的材质和表面纹理都没有限制。我们用投影仪将条纹模式投射到物体表面,并移动条纹对场景进行扫描,利用相机记录这个过程。本算法根据条纹在物体表面的变形来获取物体的三维信息。我们充分利用图像序列的时空特性计算出每个像素点的边缘经过时间,最大程度地避免了高光、纹理对于边缘检测的影响,从而提高了整个系统三维数据计算的精度。本文还对移动单条纹方法进行了扩展,通过DeBruijn彩色条纹序列的扫描增加每一帧的信息量,使整个采集和处理时间缩短。另外,本算法通过三维滤波的后处理,利用相邻点的几何约束以及与视点的关系,将错误点去除,使算法整体精度得到提高。