在计算机视觉领域,如何利用两张照片恢复照片上的三维信息占有重要地位。这种利用计算机技术模仿人类视觉的技术被称为双目视觉技术,双目视觉技术在机器人技术,目标物体的自动跟踪,事故现场场景恢复以及三维重建过程中被得到广泛应用。人类的大脑用两只眼睛获取图像,图像经过大脑加工在大脑中形成物体的三维信息。双目视觉利用两个摄像头模仿人的两只眼睛,两个摄像头获取两幅或者更多张同一场景的照片,在计算机中根据双目视觉理论还原出场景的三维信息。基于几何理论的双目视觉体系的基本理论是针孔模型,从针孔模型理论中发现,仅仅从一副图像上是无法确定场景中物体的三维信息的。只有存在两个不同的空间某点的成像点,才可以计算出空间中某点的深度信息(按照双目视觉理论,计算出空间中某点的深度信息就能计算出某点的三维坐标)。这种利用空间中某点的两个或者多个成像点恢复点的空间深度信息的方法叫做立体视觉方法,而立体视觉的过程就称为三维重建。三维重建包含很多工作,其中包含图像获取,特征点匹配,摄像机标定等工作,每一步骤都对三维重建产生深刻的影响。三维重建技术在理论上日臻趋于成熟,但是在实际应用中总是由于会出现匹配误差,标定误差的原因导致重建结果误差较大。因此,在实际应用中控制三维重建过程中的每个步骤中的误差是关键。本文对基于双目视觉的三维测量系统进行了讨论,着重分析了三维测量系统中误差产生的原因以及误差与三维测量中各个变量之间的关系。在双目视觉测量系统中,测量误差对测量结果影响很大。误差一般分为两类,一类是由标定产生的误差,一类是在测量过程中产生的误差。本文假定标定的结果准确,主要讨论在实际三维测量过程中,影响测量结果精度的因素以及各个因素对精度的影响程度。根据世界坐标系中的点在CCD上的投影点和理想值之间的偏差,在理论上分析了焦距、摄像机基线距离、摄像机光轴夹角以及被测物体到摄像机的深度与测量误差之间的关系,并在实验中验证了系统参数对测量结果精度的影响。本文的研究目的旨在实际应用中指导用户如何设置相机才能减少误差,使得测量的结果满足所需的精度需求。实验的数据表明,在实际的三维测量中,误差的分布和本文建立的误差模型基本吻合,因此用本文建立的误差模型可以有效控制测量误差。标定中的误差在本文并没有重点讨论,如何减少标定过程中的误差是将来研究的重点。