深度图像是指将从图像采集器到场景中各点的距离作为像素值的图像,它能有效的区分前景和背景,对于目标识别更加高效。本文研究了现有的深度成像的成像原理和国内外能达到量产的深度相机,目前国外已经有实时的检测大范围、含有运动场景、且成本低的深度成像系统。由于技术封锁,国内的类似设备性能相对还较差。为此,本文对基于激光散斑的深度图获取算法进行了深入的研究。首先,本文对激光散斑图像的成像原理、成像系统、散斑成像光栅进行了详细的研究,对散斑图像的自相关性和互相关性进行了实验分析,对其作为空间结构光来进行深度检测的可能性进行了研究。接着,本文对空间结构光获取深度的原理进行了研究,通过实验分析了深度与散斑图像的关系,推导了深度图的计算公式。提出了一种高效的、简便的块匹配方法,快速的获取深度图,详细叙述了使用这种快速块匹配方法获取整幅图像深度的具体流程。然后,本文对深度图像获取算法进行了优化,包括速度和精度的优化。在速度方面,研究了匹配块的大小的选择;提出了一种搜索块大小动态可变的搜索方法;同时提出了一种快速的匹配策略,大大降低计算量。在精度方面,在研究了散斑成像系统参数对精度的影响因素的基础上,给出了从散斑成像系统参数上改善精度的方法;提出了一种横向偏移量插值的插值算法以提高深度摄像头的深度分辨率。最后,通过实验表明:本文所使用的块匹配方法,在本文第三章所述散斑成像系统参数下,深度精度在50cm处可以达到1cm,在200cm处可以达到5cm,可以满足大部分的检测要求。在速度方面,把散斑图像传到处理器为双核3.6Ghz,内存为4GB的PC机上,在PC机上进行的实验,计算一幅1280*720的深度图,时间可以达到0.5s以内。