三维重建技术是计算机视觉领域重要的研究课题,相关技术在工业检测、逆向工程、文物保护、虚拟现实、3D打印等诸多领域有着广泛的应用。如何准确的获取物体表面的三维形貌信息,并形成物体的曲面模型,是一项很有意义的工作。结构光法是一种主动特征索引的三维测量技术,与采用被动特征匹配技术的双目立体视觉法相比,投影仪投影特定模式的编码图案到物体表面,然后解码匹配,在物体表面缺少纹理等情况下依然可以得到精确而鲁棒的匹配结果,从而实现物体表面无纹理区域的重建。本论文研究并设计开发了一套基于时间编码结构光技术的三维重建系统。本文首先阐述了结构光系统的标定原理及实现方案,建立了空间点和相机、投影仪之间的矩阵变换数学模型。然后介绍了结构光编码和解码的原理,并对本系统所采用的Gray Code结合编码取反的技术的实现过程作了详细的说明,得到投影图案和采集图像之间精准的匹配关系。在前两步的基础上,基于三角测距的原理实现了三维点云重建算法,得到物体单个表面的三维模型数据,并且可以对模型进行上色处理。本系统在具有很扫描精度,重建的点云模型效果极好。三维数据的融合是三维重建的另一环节,本系统生成的初始点云数据是散乱无章的,将三维离散点形成一个结构化的曲面才能适用于更多的应用场景。本文实现了基于泊松方程的隐式曲面融合算法,很好的重建了物体的表面。