双目三维重建是机器视觉领域的一个重要研究方向,通过模拟生物视觉,使得计算机具有通过二维图像感知空间三维信息的能力;在逆向工程,多媒体技术,生物医学,三维游戏等领域有着广泛的用途。由于相机在拍照时由于遮挡、光线、噪声等得到的两幅图像存在相似差异性,对应匹配点灰度也存在差异,使后面的匹配拟合误差增大。因此,为改善上述问题,本文通过在已有基于双目单视面三维复原基础上,提出迭代算法,多次匹配,以期得到更好的结果。具体内容如下:(1)研究双目单视面原理,数学模型建模,系统标定与重建。(2)通过已有的基于双目单视面匹配与Harris、sift相结合来达到增加匹配点的目的。(3)提出了基于双目单视面迭代算法。迭代步骤每一步,都将某一相机的图片各个像素灰度值按光路投影于前一次恢复的三维模型上,然后再将模型上的灰度值投影于另一相机的像平面,比较此投影结果和另一相机原有结果,并依此调整三维模型。并且通过定义灰度相似差异度η来作为迭代停止条件的判断。(4)分别采用Cinema 4D仿真软件采集到的理想图片和实际相机拍摄的图像做仿真,验证算法可行性。