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三维目标检测技术在机器人导航、逆向工程、目标识别、工业自动化、目标跟踪等领域有广泛的需求和应用潜力。立体视觉法是三维检测技术中的典型方法，通过两台CCD拍摄的两幅图像进行像素匹配，利用三角法求取目标深度信息，然而，在没有预先标记或先验知识的引导下，像素匹配问题是艰难的。结构光视觉技术是立体视觉的变形，将编码模式光进行投射，跨越了像素匹配问题，检测简捷、高效，是一种理想的三维检测方法。但通常的结构光技术采用彩色模式光，在明亮环境下检测失效。如采用激光加滤波技术可以突破此限制，同时投射事先构造的符号以增加检测点，可以实现结构光技术检测目的。因此，研究编码结构光具有非常重要的理论及实际意义。
本文主要研究了符号阵列解码及系统标定方法。研究内容有：
(1)三维检测技术研究现状分析。参阅了大量国际、国内关于三维检测技术的文献，分析了其存在的缺点及不足，确定了研究目标及研究任务。
(2)结构光系统模型研究。建立了结构光系统模型，给出了模型原理。通过模型优化，确定了模型参数。模型通过计算机模拟，分析了模型参数的改变导致模式的像的位移及变形，根据像变形情况改善系统参数，最终确定一组最佳参数，进行模型定型。
(3)符号图像的预处理。使用传统的图像预处理算法进行符号图像处理，比较分析了实验结果。针对本研究投射的模式，研究了一种新的阈值分割算法，同时比较了两种细化算法。研究了符号遍历算法，形成符号遍历链。
(4)符号阵列解码方法研究。在符号遍历的基础上，讨论了多层次符号分解算法。链角度算法使符号表现示出光滑连续的波形，且在观测点处具有显著的角度特征信息。提出了符号模式识别及码字还原算法，该算法能有效还原畸变的符号。
(5)系统标定方法研究。分析比较了传统标定方法存在的缺点及不足，提出了快速两步标定方法，通过标定与校准可完全消除针孔模型几点假设的影响。避开对摄像机镜头畸变的估计计算，通过对摄像机外的所有光线建立空间直线方程实现系统标定，较传统标定方法更为简单、高效。实验表明，通过研究的解码方法及标定方法，可以识别物体的基本轮廓及形态。