基于双目立体视觉的三维重建方法中由于双目系统的设备简易、成本低、且不受限于场景大小等因素,重建精度也较高,故被广泛应用于各个领域,主要包括:交通、文物、军事、医学、工业、航空等,例如:三维的牙颌模型对正畸检查和诊断具有重要的作用。双目立体视觉的三维重建就是使计算机具有人的双眼感知三维世界的功能,采用一对相同规格的相机拍摄同一场景得到略有差异的两张图像,计算机通过图像对实现从二维图像到三维模型的过程。主要包括获得目标物体的初始三维非封闭点云数据,然后针对点云数据中的噪声点滤除及冗余信息的删除等。主要研究内容包括以下几方面:（1）由于重建的对象是场景中的目标物体,为了从所有三维信息中分割出重建的目标物体的三维信息。首先从参考图像中将目标物体的区域抠取出,然后将此区域结合视差图,计算目标物体的初始三维非封闭点云。使用这种方法,一方面得到的目标物体的三维信息更完整,另一方面减少计算量。（2）由于得到的初始三维非封闭点云中包含噪声点,针对点云中点的K近邻平均距离符合正偏态分布这一特性,采用基于正偏态分布的统计滤波去噪算法达到去噪的目的,减少噪点对后续处理的影响。（3）去噪后的点云数据量还是非常庞大且包含冗余信息,所以考虑到后续重建的效率,并保证重建模型的质量,实现了基于特征提取的点云精简算法,算法首先提取三维非封闭点云的边界点,针对非边界点结合曲率与空间距离提取内部特征点,然后采用八叉树结构对剩余的点进行精简。使得冗余的点云数量减少,降低后续重建工作量。使用双目立体视觉系统拍摄不同的场景进行三维重建。在点云精简环节,为了验证本文精简算法方法的有效性,通过多次对比实验表明本文精简算法方法结果误差较小,可以保留更多可以体现物体形态特征的数据点,最终重建模型与原始物体拟合程度较高,但在精简比和剖分后的微小空洞现象都有待进一步提升与解决。