环境探索的关键是对三维环境的获取,并有效的利用三维场景信息实现相应的应用,如机器人导航、工业制造与检测、虚拟场景等应用领域。近年来,随着三维重建技术的快速发展和广泛应用,许多应用对获取的三维环境信息的准确性要求也越来越高。立体视觉作为三维场景重建的重要技术之一,以其测量准确,快速等特点,已经成为三维重建中的一个重要研究方向。而传统的立体视觉方法是对立体图对中公共视野区内的每个象素进行匹配,计算复杂度高,耗时较久,重建结果中存在大量冗余数据。针对传统方法存在的问题,本文提出了基于虚拟高度线投影的三维重建方法。本文首先针对三维重建过程中涉及到的摄像机定标、图像几何校正、立体匹配算法等关键算法做了一定程度的介绍。通过摄像机定标获取摄像机的内部参数和外部参数,通过几何校正使左右图像中对应的极线变成共线且平行于图像扫描线,将匹配点的搜索范围从二维降为一维。结合本文提出的三维重建模型,选取合适的立体匹配算法。然后详细阐述了基于虚拟高度线投影的三维重建方法。首先,将场景均匀栅格化,在栅格中引入虚拟高度线,并将其投影到立体视觉系统的立体图对中产生投影线,将求解场景点高度值的问题转化为求证其投影点是否在投影线上和在水平视差搜索方向上具有最大相似测度的问题；为减轻投影线量化误差以及局部匹配窗口效应的影响,将投影点在投影线上具有最大相似测度的条件降低至大于某个预设阈值并得到候选对应点集,然后采用物体边缘对其进行特征优化；最后采用制表法和盒滤波技术减少算法中的冗余因子,并对程序进行超线程加速。实验结果验证了该方法是有效的,比传统方法有更高的准确性,而且能够满足实时性的要求。空间分辨率和图像分辨率对三维重建的结果具有较大影响,本文对此做了深入研究。在不同空间分辨率的情况下,通过大量的人工场景和自然场景实验对三维重建结果进行了定性和定量分析,并提出了基于兴趣栅格的金字塔式细化的重建方法,来获得更准确的三维重建结果以及更多的场景细节信息。对不同图像分辨率的场景图像进行三维重建实验。实验结果表明图像分辨率的提高可以降低图像量化对虚拟高度线投影位置的影响,减少三维重建结果误差,获得更加准确的三维重建信息。最后,对本文提出的三维重建方法进行了误差分析,建立了误差补偿模型。误差补偿实验结果表明该补偿方法可以减少了重建误差,使得三维重建结果更加准确。