由于摄像机标定环节无法达到的较高的精度,同时三维重建的方式往往较为复杂,故而,本文重点针对以提取控制点坐标为目标而拟定的角点检测方法,展开较为深入的细致探究。不仅如此,本文还针对以混合粒子群为基础而拟定的摄像机标定法等各种方法进行深入剖析。本文研究时进行了大量的实验,由此获得了诸多结论,详细内容如下:由于以往所一直沿用的摄像机标定法通常达不到较高的精度,同时自标定法无法满足良好的鲁棒性要求,经由综合考量,本文以混合粒子群算法为基础研究出了更为完善的摄像机标定法,同时还对标定过程中可能涉及的棋盘格标定板针对性拟定科学的控制点坐标提取方法。在标定过程中,首先用改进的角点检测算法对棋盘格的角点坐标进行提取,得到了具有亚像素级别的控制点坐标,并将此坐标用于后面的标定当中。本篇文章所提及的标定法,实则经由张正友标定法衍生而来,基于实验摄像机的基本特征,借助表现多样化畸变的非线性模型,用群智能算法来优化相机的参数,与同类方法相比,实验表明该方法在保持性能基本一致的前提下,提升了标定精度。由于摄像机后期所得的标定结果,往往取决于棋盘格角点坐标本身的精度,而摄像机标定的结果也将影响到对目标物体重建结果,本文研究了一种改进harris角点检测算法用于提取棋盘格控制点坐标。鉴于以多目摄像机为基础而拟定的三维重建法,往往会对某些实验设备提出较为严苛的要求,本文采取基于单目摄像机的重建方法对学校雕塑建筑进行三维重建。首先,将借助于单目摄像机拍摄的图片成功完成摄像机标定,以获得其中涉及摄像机中的诸多参数;其次,借助实验两幅图像彼此间存在的内在关系,获得与摄像机相关联的外参数;随后,借助平面图像含有的若干几何性质,针对特定的畸变图像进行合理校正;最后从运动恢复结构,完成对建筑的三维重建。基于实验结果将能得知,这种方式不仅使得需要的实验装置变得相对简洁,而且无需耗费高昂的经济成本,可行性较高。