光学测量的分类如下图所示：
1. 主动测距和被动测距
主动测距和被动测距，主要在于照明方式不同。
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主动测距使用专门的光源装置提供目标物体周围的照明
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被动测距由物体周围的光线提供照明
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主动测距技术
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结构光法
分类：光点式、光条式、光面式
仪器：光条发生器+相机
优点：计算简单，测量精度高
缺点：对设备和外界光线要求较高，造价昂贵，主要应用于室内。
2. 飞行时间法
分类：脉冲激光测距（超声、激光）、连续波激光测距（相位激光测距和调频激光测距）
优点：定位精度高，测量速度快，直接利用光和声波的传播特性，不需要进行灰度图像的获取与分析，不受物体表面性质的影响
缺点：需要较为复杂的光电设备，造价昂贵
3. 三角测距法（主动三角形法）
仪器：激光光源+CCD相机（检测器）
优点：测量速度快，准确度高（精度可达到1μm）
缺点：测量精度随入射角的增加而降低 -
被动测距技术
优点：不需人为设置辐射源，适应性强，实现手段灵活，造价低
缺点：计算复杂
分类：单目视觉、双目视觉和多目视觉
2. 单目视觉、双目视觉和三（多）目视觉
单目视觉：
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仅使用一台相机拍摄一张照片来进行测量
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分类：
1. 聚焦法——难点在于寻求精确的聚焦位置
2. 离焦法——难点在于离焦模型的准确标定
双目视觉：
- 从两个视点观察同一景物，以获取在不同视角下的感知图像，然后通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差（视差）以获取景物的三维信息。
- 与人类视觉的立体感知过程类似
- 双目视觉的完整系统：
（1）数字图像采集
（2）相机标定：
确定相机的位置、属性参数和建立成像几何模型，以便确定空间坐标系中物体点与它在图像平面上像点之间的对应关系
分类：传统相机标定方法、相机自标定方法、主动视觉标定发发
（3）图像预处理与特征提取
预处理：增强对比度、去除随机噪声、边缘特征的加强、伪彩色处理等
特征提取：点状特征（角点）、线状特征（边缘）、区域特征等。
（4）图像矫正
用于简化计算，是重投影的过程，用来保证对极线始终与图像扫描线平行，且对应匹配点的对极线共线。
（5）立体匹配（最重要&最困难）
选择正确的匹配特征，寻找特征间的本质属性，建立能正确匹配所选特征的稳定算法
区域相关法、动态规划法、基于图论最小切割法
稀疏匹配，稠密匹配（像素级）
（6）三维重建
影响重建精度的因素：数字量化效应、相机标定误差、特征检测、匹配定位精度等。
多目视觉：
多基线立体匹配——消除误匹配，提高视差测量准确性
来源：https://blog.csdn.net/qq_45427038/article/details/99671285