相比于传统的测量方法,图像测量具有非接触、高效率、高精度、简单方便等优点,逐渐应用于工业、农业、航空航天、武器制导等领域中。像机是联系三维空间与图像数据的纽带。精确的像机参数是高精度测量的保障。本文研究基于平面网格点的像机标定关键技术,通过网格点的精确定位实现高精度像机标定。本文研究基于邻域灰度变化的网格点检测方法:1、结合角点响应图像改进Harris算子作为粗搜索结果,在稳定定位的基础上提高了精度,为进一步精确搜索提供准确的初值;2、结合迭代搜索的思想改进基于曲面拟合的亚像素算法作为精搜索结果,降低了算法对初值的依赖性并提高了提取精度。通过仿真实验验证,本文使用的方法相比于其它算法具有检测窗口小,对畸变鲁棒性高的优点。本文研究基于网格线交点的网格点检测方法:1、使用Canny算子边缘检测结果作为初值,从解算方法和拟合数据两方面改进了基于高斯拟合的亚像素边缘检测方法,提高了定位精度;2、提出了一种基于向量梯度内积的边缘检测方法,对于曲率小的边缘检测精度较高;3、结合边缘点的亚像素位置用三次曲线拟合网格线方程并计算网格线的交点。通过仿真实验验证,结合本文的边缘检测算法和基于5系数像差模型的网格线表达式可以在图像畸变的情况下提取网格点准确位置。本文通过像机标定和图像测量实验比较各种网格点提取算法,基于网格线交点的检测方法精度高于基于邻域灰度变化的网格点检测方法,并且提高了对图像畸变的鲁棒性。