1.一种基于双目视觉的水火弯板三维测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）采用无人机搭载双目相机进行拍摄，对相机进行标定和畸变矫正得到相机的内参和外参；

（2）在对照片进行极线校正后在右照片中找到左照片中所有像素的匹配像素点，得到视差图后分别以Census匹配代价和Canny算法进行代价匹配计算和边缘检测，在进行Canny算法时加入45°和135°两个方向的计算梯度；

（3）基于高斯权重的Census变换方法进行点云坐标计算、点云去噪、点云拼接和表面三维重建，最终完成弯板的三维重建，在步骤（2）中，进行Canny算法时同时加入otsu双阈值分割进行边缘检测，减少边缘的多余线条，所述Otsu双阈值算法求取阈值g公式为： ，其中，g为最大值时，即可得到两个阈值，随后将阈值分割后的图像进行均值锐化处理，得到边缘图像，所述的Canny算法的流程为：输入原始图像，通过自适应中值滤波对图片进行平化处理，之后计算x，y，45°和135°四个方向梯度G，公式为： 。

2.根据权利要求1所述的基于双目视觉的水火弯板三维测量方法，其特征在于，在步骤（1）中，采用张氏标定法对相机进行标定和畸变校正。

3.根据权利要求2所述的基于双目视觉的水火弯板三维测量方法，其特征在于，对相机进行标定和畸变校正的具体过程为，首先准备标定图片，对每一张标定图片提取角点信息，随后对每一张标定图片进一步提取亚像素角点信息，然后在棋盘标定图上绘制找到的内角点，进行相机标定，之后对标定结果进行评价，查看标定效果利用标定结果对棋盘图进行矫正。

4.根据权利要求1所述的基于双目视觉的水火弯板三维测量方法，其特征在于，在步骤（3）中，点云坐标计算、点云去噪、点云拼接和表面三维重建的具体步骤为，首先通过视差图和摄影系统的参数计算得到目标表面的稠密点云，随后通过视差图对点云进行去噪，并对去噪点云进行点云拼接。

5.根据权利要求4所述的基于双目视觉的水火弯板三维测量方法，其特征在于，所述的点云拼接基于SAC_IA粗配准和NDT+ICP精配准的点云拼接方法，同时在ICP中加入KD tree。