立体视觉的目的是依据所测的图像信息,创建被观测物体的三维模型。心理学上的视觉感知使我们得悉二维图像本身蕴含着丰富的三维信息,其中最重要的就是深度信息,因此深度测量问题是立体视觉的研究基础。基于结构光的深度测量方法利用结构光的编解码简易等优点对特征点进行深度分析及研究,在质量监控、物体识别等研究领域有很大的应用价值。本文在研究结构光编解码设计和结构光深度信息提取的相关理论及关键技术的基础上,设计与开发了基于编码结构光的深度测量方法研究与实现。首先,提出了一种基于红外编码结构光的深度测量方法。设计一种新的网格图案并提出一种顺序编解码算法,准确计算参考图像与目标图像之间对应点的偏移;在深度测量方面,提出一种成像系统参数线性拟合算法,建立目标深度与光斑像素偏移之间的线性关系,并修正镜头畸变,基于线性关系实现深度测量。其次,基于伪随机阵列编码,设计一组特殊的四方位桃心形编码结构光,该图案具有覆盖的角度特征明显、稳定性高、抗干扰性强等优点,提高了特征点提取与立体匹配的速度以及精度。最后,在深度测量方面,利用全景相机和投影仪的标定结果,通过射线求交的测量方法获得空间中目标物体的深度信息,并采用增加参考面的方式对投影射线方程进行优化,从而获得较高精度的深度信息,在此基础上对场景中四个方向的目标物进行三维重建。