用计算机视觉替代人类视觉,使人们从单调、重复和高强度的监测工作中解放出来,克服了人类视觉的易疲劳、误差大等生物局限性,提高了监测的准确性和连续性,并使真正的无损监测成为可能。本文探索了使用数码摄像头获取图像,利用计算机视觉技术将组培苗图像恢复成三维信息,进而获取组培苗高度、开展度等生长参数信息。文中重点对视频图像获取、数码摄像头自标定、立体匹配、三维重建等技术进行了研究。采用微软公司推出的数字视频的软件开发工具包VFW代替传统的模拟摄像机实现视频捕捉。采用了一种新的基于Eruppa方程和模拟退火的数码摄像头自标定方法,获得了较好的鲁棒性。在立体匹配过程,本文构造了一种新的以Walsh系数为匹配基元的二步匹配法,首先将图像的灰度特征转换成Walsh系数特征,可以有效防止噪声干扰,减小匹配误差,但是又不可避免的存在误匹配。为此,本文采用最小中值法和八点算法相结合的方法对初始匹配进行优化,去除错误匹配,提高了匹配的正确率。本文应用获得的数码摄像头内外参数进行图像的三维重建,并计算组培苗的生长参数。本文对上述算法进行了深入研究,并给予了程序实现,验证了算法的可行性和准确性,为下一步的深入研究奠定了基础。