由于双目三维重建方法要利用双目视差,所以双目图像间存在差异,从而导致寻找特征点时的误匹配。针对利用特征匹配进行双目三维重建方法中存在大量误匹配的问题,初步探讨一种基于抖动的再采样算法。本文对相机抖动算法进行初步研究,改变左右相机的位置,模拟相机抖动,并在抖动前后拍摄图像,再利用抖动后的图像匹配结果对抖动前的图像匹配获得的匹配特征点进行筛选。论文的主要研究内容如下:一、改善调整本课题组的基于双目单视面匹配方法,对目标物体进行三维重建。二、提出抖动法来筛选匹配点,抖动法先利用双目相机摄取图像,然后移动左右相机(左相机沿着垂直于基线方向远离目标物体移动,右相机沿着垂直于基线方向靠近目标物体移动)模拟相机抖动,并拍摄图像。再利用移动后的图像匹配点对移动前图像的匹配特征点进行筛选。根据抖动法的设计要求,对一种抖动算法进行了仿真。三、利用Cinema4D仿真软件采集三组组合圆柱的图像和人像雕塑的图像进行仿真,验证算法的可行性。四、最后利用平面镜抖动模拟相机抖动,对木马进行了实物实验。实验结果证明了抖动算法的有效性。实验结果表明,只要抖动后相机移动位置明显改变了双目成像的极平面取向,在保留足够的正确匹配点的情况下,就能明显地剔除一部分误匹配点;而且误匹配点占的比率越高,删除误匹配点的效率也越高。实验为抖动法中相机移动路径的设计,提供了参考判定标准。