图像的三维重构是以图像作为载体,从中获取有用信号,进而得到被测物体表面的三维信息。随着计算机技术的快速发展,图像的三维重构已经成为计算机视觉领域的一个研究热点并广泛应用于航空测绘、视觉导航、运动分析、医学诊断及工业检测等领域。因此,本课题的研究具有重要的理论意义和实用价值。以Marr的计算机视觉理论为基础的双目立体视觉方法是目前进行三维重构的一个重要方法,它运用两个摄像机对同一景物从不同位置拍摄成像,并根据几何原理实现三维场景的恢复。本文以双目立体视觉理论为基础,重点对立体视觉测量中的关键技术：摄像机标定、立体匹配、三维重构等进行了研究。在摄像机标定部分,考虑到实验仪器和实验环境等实际因素,采用了步骤简单、标定精度高的张正友平面标定法来获取摄像机的内部参数,并对简单的相机标定方法进行了研究。在立体匹配部分,对基于区域相关的匹配以及基于特征的匹配中常用的几种相似性度量方法通过实验进行了比较,并重点研究了基于Graph Cuts的立体匹配方法,该方法将立体匹配问题转化为一个能量函数最小化的问题,根据能量函数构造合适的图网格,利用Graph Cuts理论来有效地最小化该函数,从而实现立体匹配。在完成摄像机标定和立体匹配后,利用双目立体视觉测量原理中空间点坐标的计算公式得到被测物体表面各点的三维坐标,并将数据转换为深度图像进行显示,由于误匹配等因素的存在,测量过程会产生一些噪声,针对该问题研究了深度图像的平滑算法。最后对物体进行三维重建,并用OpenGL可视化输出。为了验证算法的可行性,本课题对三维重建的各个步骤都进行了实验验证,并将该方法用于医学辅助诊断中病变区域的三维测量中,取得了良好的测量效果。