在轨组装、维修等航天应用需要大尺寸高精度的在轨测量手段，而视觉测量具有极大的应用潜力。针对目前在轨多相机视觉测量系统缺少人工参考物辅助相机定向的问题，提出一种利用恒星和基准长度尺使多相机视觉测量系统实现外方位参数标定的方法。首先提出一种基于相对外方位参数的恒星和基准长度尺成像模型，解决无人工目标点时多相机空间位置和姿态的解算问题；然后提出一种基于先验误差估计的加权联合平差算法，将三类不同数据融合，实现多相机外方位参数高精度标定。实测实验表明，利用所提标定方法，恒星和基准长度尺端点像面误差的标准差分别为0.48 μm（1/7像素）和0.21 μm（1/16像素）。另外，在2.5 m×1.4 m的测量范围内，所提方法的空间X、Y和Z坐标误差的标准差分别为0.15 mm、0.04 mm和0.05 mm。所提方法能为视觉测量在轨应用中面临的系统参数标定问题提供方法和参考数据。

变形测量是大型工程建设与运维的基础性、常规性任务，是实验力学、结构健康监测学科最重要的内容之一，现有测量方法难以精准高效经济地实现大型工程结构大尺度高精度测量需求，迫切需要建立新的测量方法和技术。近年来，以摄像机/照相机为传感器的摄像测量理论手段具有非接触性、精度高、成本低等优势，被逐步应用于各种工程结构测量中。本文结合本团队的相机网络测量方法与系统，综述了单相机、多相机摄像测量系统，介绍了多相机系统的图像采集、相机标定、特征提取与跟踪、变形计算等关键算法，论述了摄像测量技术在长期监测和快速检测领域的相关应用，以及系统稳定性的主要影响因素，最后对大型工程结构静动态变形摄像测量方法与技术的成果和问题进行了总结，并展望了其未来发展趋势。

自动驾驶应用中,基于视觉的相对位姿估计是实现无人驾驶汽车自动定位的核心技术之一。针对单目视觉系统的视场范围较小以及双目视觉系统需要公共视场等问题,提出一种无公共视场的多相机系统相对位姿解耦估计方法。利用场景中远、近点的不同特性对旋转矩阵和平移向量进行解耦估计。对远处场景特征点采用直方图投票法求解相对旋转矩阵,在相对旋转矩阵已知的条件下,对近处场景特征点采用采样高度法求解相对平移。通过仿真模拟和实际实验对所提方法的可行性、鲁棒性和精度进行验证。实验结果表明,所提方法的相对姿态精度优于0.05°,相对平移向量方向精度优于2.5°,具有较高的精度和较好的鲁棒性。

多相机系统的自主定位技术是通过多个相机对空间中的特征点进行观测而恢复出系统自身的空间位姿,借助多相机的大视场克服复杂现场环境影响,提高测量精度。针对多相机系统结构复杂、位姿恢复难度大、耗时长的问题,提出一种使用基于图优化模型的自主定位方法。在求解高效透视n点定位问题得到近似估计位姿的基础上,借助图优化框架对多相机系统与空间控制点的观测问题进行建模,进而将位姿恢复问题等价为最小化重投影误差非线性优化问题。借助近景摄影三坐标测量系统(VSTARS)搭建的控制场和直线导轨搭建的多相机系统,测量和模拟实验结果表明,该方法具有较高的测量精度和较快的运行速度。

为了精确识别人手姿态用于机器手控制,文中讨论一种基于计算机视觉的手势立体姿态检测的新方法。该方法利用多目视觉之间的配合,有效地解决了检测识别时手部关键节点互相遮挡的关键问题。采用了自适应阈值分割、harris角点检测、外极线约束等几种合理、有效的点的匹配算法,对不同摄像机拍摄到的手部关键节点进行排序,这样不仅解决了特征点的位置归属问题,也解决了图像与对应点的匹配问题。通过实验表明:对手部关键节点的检测达到了满意的结果。

为了解决工业视觉场景中点和直线段共存情况下的多摄像机位姿估计问题，提出了基于点线特征对应的多摄像机全局位姿估计算法.以正交迭代算法为基础，使用多个固定在平台上的已标定摄像机间的几何约束，以全局方式处理多摄像机的重叠和非重叠视图的点和直线段特征，获得更加稳定精确的位姿估计.该算法先把所有摄像机数据进行统一表达，再把摄像机观测到的全部点特征的目标空间共线性误差和直线段特征的目标空间共面性误差之和作为误差函数，最后经数学推导得到使该误差函数最小化的迭代求解过程.实验结果验证了该算法的有效性以及优越性.