因目标表面超出摄像机视场范围、测量精度的要求或回转体各部分相互遮挡等原因,大型物体表面和回转体表面的检测一般需分块多次进行,然后将分次测得的曲面数据归一化实现拼接,因此三维曲面拼接是三维测量的核心技术之一,也是计算机视觉和图形图像处理领域的重要研究方向之一,在逆向工程、虚拟现实、文物保护和医学影像等领域得到广泛的应用。课题组在前期提出了基于符号M阵列结构光的三维曲面检测方法,并初步实现在二值光源投射下动态场景的检测与三维重建,该方法适于宏观尺寸且表面曲率变化较小的目标物体。由于这些物体表面无明显特征,因此难以采用自由拼接的方法。对此,本文研究分析了一种基于目标表面控制点的曲面拼接方法,实验表明该方法具有较高的鲁棒性和一定的拼接精度。本论文主要包括以下几个方面内容:(1)控制点识别与定位方法研究。针对预先设置在目标表面的控制点,通过图像平滑、阈值分割对采集的控制点图像进行预处理,利用边缘检测、边缘跟踪等对图像控制点进行识别,采用椭圆拟合法对控制点中心进行定位,并通过检测点坐标分析计算控制点的三维世界坐标,同时也给出了Matlab下模拟三维曲面的生成方法。(2)基于三控制点的曲面拼接方法研究。研究了基于三控制点的三维数据拼接原理,推导了变换矩阵求解过程,通过变换矩阵将分次测量的世界坐标系进行统一。研究并分析了常用三控制点拼接方法,提出了采用过渡坐标系实现变换矩阵求取方法。提出了曲面拼接后的评判标准以及曲面的平滑处理方法。(3)多控制点系统中控制点的优化选择研究。在有众多控制点的两个曲面拼接中,分析不同控制点选择方案对拼接精度的影响,研究了基于迭代配准算法的优势与不足,提出了在众多控制点中选取其中最优三点作为拼接控制点的方法。研究并确定了控制点的优化选择原则,并通过系列的实验验证了所定原则的可靠性。