近年来桥梁缆索的非人工检测方式发展迅速,以爬升机器人图像采集为基础的方式因其成本低廉、维修方便、装配简单以及安全系数高于人工检测等优点而受到了关注,由此带来的相关图像处理等问题直接关系着检测的效果。本文对缆索表面图像的相关处理进行研究,基于计算机视觉的相关算法对用于检测的数据信息进行分析与综合,提高机器人所采集信息的有效性和可利用率。设计了对机器人获取的缆索表面PE层图像预处理的算法。结合具体的应用场景,采用三层滤波算法,并设置合理参数对矫正后的图像进行降噪处理,提升初始数据的信噪比。根据单应矩阵适用条件,以单帧双三次插值算法为基础,针对具体的邻域情况修改权值函数,对去除背景的缆索区域图像采取非比例缩放的超分辨率重建,能够较好的去除块效应并保证清晰度。提出了一种基于改进型拉普拉斯融合的图像拼接算法。基于缆索图像采集过程中帧间位置关系特点,结合六种算法的对比分析,采用A-SIFT(Affine-SIFT)算法提取抗仿射形变的特征,该算法能够保证图像配准阶段在低重合度等情况下的稳定性和准确率。针对于融合阶段拉普拉斯金字塔算法的常规融合规则导致的局部区域光度突变问题,引入双向过渡距离权重图进行改进,提升了融合效果并保证了边缘特征信息的清晰度。设计了结合缆索几何结构特征的多视图重建算法。针对光束法平差优化相机参数和稀疏点云的过程中出现的空间结构与实际相差较大的问题,基于三角化测量不确定性分析,采用结合几何结构的深度初始估计作为优化初值,减小了用于光束法平差优化的初始数据误差,提高了稀疏点云位置估计的准确率,并采用基于patch扩散算法和泊松曲面重建算法完成了结构致密的重建,相对于原始数据提升了信息维度。