针对影像测量领域中自动对焦方法存在的对焦准确性不高、对焦过程复杂等问题, 提出了一种采用加权最小二乘准则的自动对焦方法。首先, 根据不同种类图像清晰度评价函数的评价特性, 选定对焦过程中所用的图像清晰度评价函数。其次, 在图像清晰度评价函数的基础上进行两阶段对焦, 即粗对焦阶段与精对焦阶段。然后, 分析了加权最小二乘准则中加权系数的确定原则并给出了其具体确定方法。最后, 对精对焦阶段所得清晰度评价值进行归一化处理, 采用加权最小二乘准则进行高斯曲线拟合求取极值, 极值位置即最终正焦平面。实验结果表明: 在步距为0.1mm的条件下, 该方法与现有的洛伦兹(Lorent)、Gauss拟合方法相比, 对焦误差由0.05mm降低到0.02mm, 有效地提高了现有曲线拟合法的对焦准确性。

三维视觉测量技术从一幅或多幅二维图像或者视频剪辑自动获取现实世界中目标和场景的几何模型、运动和形变等信息，从而识别和理解三维现实环境。针对传统三维视觉测量易受亮度变化、尺度变化、旋转变化及噪声影响的缺点，提出了一种基于多尺度单演特征检测与匹配的三维视觉测量新方法。该方法采用泊松（Poisson）滤波算子和里斯（Riesz）变换提取图像的多模式单演特征，包括局部幅值、局部方向、局部相位和彩色相位；模拟人眼视觉功能构建多模态的局部特征描述子及特征空间的相似性距离测量函数；将该相似性测量应用于立体匹配和三维视觉重建中，并进行了定性和定量的实验评估。