道路病害检测是道路维修的重要前提。传统的基于人工的处理方法已不能适应道路发展的要求。速度慢、危险、影响交通、不精确是人工方法的主要缺点,因此需要研究快速的道路病害检测方法来提高检测的效率。计算机视觉以其快速、精确并且能够获取道路表面三维信息等优点己成为各国竞相研究的课题。计算机视觉的主要目的是从二维图像恢复三维空间可见表面的几何结构。结构光标定是进行三维重建的关键一步,是计算机视觉获取三维空间信息的前提和基础,是计算机视觉中的一个重要研究方向。本文以Marr的计算机视觉理论为基础,主要研究结构光标定的相关技术和方法,获取摄像机的有关参数,建立起三维空间物体与二位图像间的对应关系,为计算机视觉提供可靠的数据并奠定良好的基础。本文主要进行了以下几个方面的工作:首先,全面系统的研究了标定中图像角点的提取问题,分析了Harris算子的角点检测原理、实现方法及性能分析。并且使用VC++6.0编程工具,完成对不同图像的Harris角点检测。从检测结果可以得出,Harris角点检测方法检测速度快、能够得到均匀且准确的角点,算法稳定。其次,对结构光标定方法和相关理论进行了研究。详细介绍了计算机视觉中标定技术的原理及研究现状,并对现有的标定技术进行了分析比较,分析了当前标定技术面临的困难。标定过程采用基于数据拟合的“两步”标定方法。引入了OpenCV函数库中的标定函数。实验证明该标定方法具有简单、高效和精度高的优点,可以满足实际工程应用的要求。最后,将上述标定方法应用于实验当中,并将得出的结果进行分析,证明了该方法的有效性和可行性。