大尺寸低纹理光滑曲面在各种大型高速交通工具上应用广泛,其外形制造和安装精度与交通工具的运行稳定性和安全性息息相关。本文选择了双目视觉与投影仪配合的方法,结合纹理图像分割、稠密双目匹配、和表面三维重建技术实现了大尺寸低纹理光滑曲面的三维测量。具体研究内容以及研究结果如下:(1)双目视觉模型的建立及参数标定。本文建立了双目摄像系统的数学模型,包括相机成像模型和双目相机立体模型。提出了基于绝对二次曲线的相机参数标定方法,并设计了相交共面圆环标定板。通过提出的标定算法对相机的内参数和双目相机之间的外参数进行了标定。基于标定结果对拍摄的双目图像进行了极线校正。通过重复标定实验,获得了多次标定结果的均方差,实验结果表明本文提出的算法标定结果稳定。(2)纹理图像分割。本文提出了一种纹理图像分割方法用于对双目图像进行分割,以提高后续的双目匹配速度和精度,为了提高对不同纹理信息的识别能力,设计了一种新的基于局部直方图的纹理描述子来对图像中的纹理分布进行建模。同时,通过纹理描述子也可以获得纹理的尺度信息。设计了一种计算局部多尺度概率的边界检测器来提取纹理边界,利用纹理边界进行区域合并。大量的定性和定量实验结果表明,本文的方法在颜色纹理分割方面优于其他方法,特别是对于颜色纹理丰富、亮度存在渐变的图像。(3)稠密双目匹配。本文在基于Census变换的双目图像匹配代价计算方法的基础上提出了新的匹配代价计算方法,通过修改Census模板形状增加了其感受范围,并通过对Census变换结果进行高斯加权操作提高了匹配代价计算的精度。为了实现高精度的匹配代价聚合,本文提出了一种新的基于纹理信息的图像边缘保留滤波方法并将其应用于匹配代价聚合操作中。提出的纹理滤波方法是一种基于双边滤波的方法,通过增加自适应尺度核函数和加入新的结构探测方法,可以在滤除纹理图案的同时保留准确的图像边缘信息。在进行代价聚合获得的初步左右相机视差图的基础上,通过对双目视差图进行匹配一致性检测,获得高精度的视差图。经过实验论证,本文方法可以获得高精度的稠密视差图。(4)表面三维重建。为了获得最终的目标三维模型,本文通过视差图和摄影系统的参数计算得到目标表面的稠密点云并实现了点云的拼接,将点云信息进行八叉树分割以方便索引,通过三角网格的方法计算出点云的向量场,并采用了基于泊松方程的方法实现了被测目标的三维表面重建。(5)大型曲面零构件面形测量实验。本文设计了大尺寸三维测量系统,包括三维信息采集的操作流程和硬件系统。采用投影仪对目标投影图像,双目相机对目标进行拍摄的方式来获取目标的三维数据模型,并采用相机和投影仪交替移动的方式来扩展扫描的范围;开发了一个双目摄像模拟程序可以用来方便、直观、准确地选择双目成像系统的各种参数,从而为摄像系统的硬件选择提供依据。论文还根据被测物体的大尺寸低纹理特征设计了投影图案,并选择了配有合适参数的投影仪。本文以一个白色光滑球形曲面为目标使用搭建的三维测量系统进行了三维测量实验,实验结果表面本文提出的三维测量方法和系统可以实现大尺寸低纹理光滑曲面的三维测量,且系统测量误差低于1mm。