在实际的工业生产中有大量的镜面目标和强背景光下目标需要进行三维轮廓测量,镜面目标如抛光模具、汽车车身表面等,强背景光下目标如高温钢坯、钢轨磨耗测量等,目前对这类低信噪比图像目标的测量分为手工测量方法和基于光学的三维测量方法,而手工测量方法测量目标种类有限、测量精度低、测量方法复杂。而目前基于光学的三维测量只能针对某一种待测目标如镜面目标或强背景光下目标进行测量,测量方法普适性低。而究其造成镜面目标和强背景光下目标难以测量的根本原因是:图像传感器获得的图像信噪比太低,很难直接提取到图像中的特征信息。基于此本课题提出了一种基于激光锁定成像叠加加图像增强的技术,来对镜面目标和强背景光下的目标进行测量。激光锁定成像技术可以很好地滤除待测目标周围的环境光,降低图像中的噪声。将待测目标同一位置的图像进行激光锁定成像后叠加并滤波,可以在一定范围内提高图像的信噪比,之后采用分段线性增强技术对图像中的特征信息进行定向增强,这再次提高了图像的信噪比。由于增强之后的图像中的特征信息的灰度级无法确定,所以需要采用大津法对图像进行二值化。提取到图像中的特征信息之后,本课题是基于Delaunay三角剖分来拼接三角片并最终重建待测物体的三维面形,最后借助于OpenGL来显示物体的三维面形。本课题提出的基于激光锁定成像叠加加图像增强的三维测量技术,具有一个主要特点是并不要求图像传感器、光源、待测目标三者的位置按照光学中的光的反射路径布置,这样测量设备的使用更加灵活。