物体微观表面形貌的高精度测量一直是测量领域的一个重要研究方向,在航空航天、军工船舶、精密工程、微制造、生物科技等方面的诸多领域都有着广泛的应用前景和科研价值。本文基于多聚焦图像序列重构物体表面三维形貌的测量方法,旨在实现物体的非接触式高精度测量。该方法的本质是从物体的二维图像序列中恢复三维形貌从而实现对物体的三维数字化测量。因此本文致力于对多聚焦图像序列的三维测量方法中涉及到的核心算法进行深入研究和挖掘,重点研究显微图像序列的三维重构算法和平面拼接算法,针对现有重构算法和拼接算法在处理显微图像时存在的问题,提出了基于非向下采样小波变换的三维重构算法和改进RANSAC算法的单应性矩阵估计方法。本文将以多聚焦图像序列的三维重构与拼接算法研究为突破口,深入分析多聚焦图像序列的模型表面失真和拼接误差等问题。本文分为六章,主要论述了多聚焦图像序列三维测量方法的现状以及三维重构和图像拼接算法存在的问题,并针对目前存在的问题,提出改进算法,通过软硬件测量系统验证算法的正确性。具体工作如下:(1)在显微图像序列的三维重构算法中,提出一种基于非向下采样小波变换的三维重构算法,通过模型质量评价,与传统三维重构算法相比,能够有效解决模型表面失真问题,提高模型的重构质量。(2)以传统RANSAC算法估计单应性矩阵实现显微图像的拼接,在此基础上,针对传统RANSAC算法迭代次数多,单应性矩阵估计精度低的等问题,提出一种改进RANSAC算法的单应性矩阵估计方法,提高了单应性矩阵估计的精度和效率。(3)构建高度标定与XY平面标定实验,以严密、完整的模型质量评价为基准,构建三维模型重构实验、多视野的三维模型平面拼接实验、模型表面参数提取实验以及粗糙度提取实验。(4)自主搭建基于变焦显微测量的软硬件测量系统,能实现对被测物以2μm的步距采集显微图像序列,并通过图像采集卡将采集的图像数据传送到PC端,实现数字化的图像处理。