在基于计算机视觉的三维测量技术中图像处理关键技术和方法的研究具有重要意义。本文从多分辨分析基础理论入手,针对计算机三维测量中涉及的图像处理关键技术进行研究。主要内容和结论可归纳如下: 首先,论文深入系统地研究了当前的图像处理热点方法——基于多分辨分析理论的基本理论和一般方法。分析了经典的傅立叶变换、小波分析在图像处理方面的本质特性及优缺点,特别对最近几年Donoho引入的脊波变换理论进行了讨论。归纳总结了最有效的表示二维图像(尤其是存在奇异性图像)的多分辩分析思想的基本问题和主要研究方面。 其次,结合多分辩分析理论,提出了新的基于多分辩分析的去噪方法和图像恢复算法。建议的去噪方法是利用混合高斯模型对正交小波域中的父子图像小波系数联合分布进行拟合并结合双变Bayes公式,最后得出噪声图像父子小波系数的收缩算子。仿真结果表明该算法能够获得较好的去噪效果;另外通过仿真实验把提出的基于复数小波域的Markov ForWaRD图像恢复算法同经典恢复算法进行全面深入的比较,建议的算法能够提高图像恢复性能。 拐角检测作为三维测量的重要内容,本文分析了经典拐角检测算法并给出了仿真代码,通过实验研究了其检测性能及存在的缺点。提出了基于傅立叶-有限离散脊波变换的定标图像预处理方法并通过利用对直线具有最优均方误差表示的有限离散脊波变换,实现了定标模板拐角检测。结果表明:该算法降低了基于求导方法对噪声的敏感,提高了定标模板拐角检测的鲁棒性,减小了误判率、丢失率并且提高了检测精度。 本文最后,把提出的三维测量中图像处理方法运用于相机定标参数的提取以及畸变图像校正实验中,实验结果发现建议的图像处理方法具有较好的效果,可作为实际三维测量的前期处理。