计算机视觉是一门综合性学科,它的研究涉及到数学、计算机图形学、模式识别、数字图像处理和数字信号处理等。计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。由于计算机视觉的研究成果可以直接应用于工业、农业、军事和国防等众多领域进行测量、物体识别、虚拟现实等操作,所以计算机视觉问题的研究已成为当今世界最热门的研究课题之一。 基于图像的测量技术是从计算机视觉领域中发展起来的新型非接触测量技术,它主要是把图像当作检测和传递信息的手段而加以利用的测量方法,通过提取图像的特征信息,最终从图像中获取被测对象的实际信息。基于图像的测量技术在精度、速度、智能化等方面具有很强的适应性,并具有精度高、稳定性好、非接触性测量等特点,若再结合图像处理技术,即可构成自动化程度较高的实用测量系统。 地形地貌是最基本的工程地质条件,也是自然界最复杂的景物。在工程地质研究中,确定研究对象的地形地貌特征和几何尺寸是最基本的工作内容。传统方法是人到工程现场直接进行测量,这样会浪费大量的人力、物力和财力。因此,采用基于图像的测量技术进行地形地貌有关参数的测量有着重要的意义。 本论文从计算机视觉的几何理论出发,对工程地质中的一些基本参数在三维重构的基础上进行了测量。论文的主要研究内容如下: (1)实验了基于图像灰度值的两个比较成熟的角点检测算法:SUSAN角点检测算法和Harris角点检测算法;实验了一种基于轮廓线的由Jiann-Shu Lee等提出的利用小波变换进行多尺度下的角点检测算法。 (2)研究了图像匹配中常用的一些基本约束,介绍了一种基于特征向量的匹配方法,并提出了一种基于图像颜色特征的匹配算法。