计算机视觉三维重建技术的研究是计算机视觉学科的一个重要领域,有助于实现非接触三维测量与快速建模。该项技术工作效率高,有利于提高工作环境的自动化程度,是三维建模的一个重要发展方向。本文以移动车辆为研究对象,采用计算机视觉三维重建技术和机器视觉理论方法,研究如何在熟悉或不熟悉环境条件下利用双目立体视觉对移动车辆实现三维测量与建模,解决传统图象检测精度低,可靠性差的问题。由此,本文主要对双目立体视觉移动车辆重建技术的摄像机自标定、特征提取和立体匹配等内容做了如下研究工作:在摄像机标定部分:采用线性和非线性结合的方法标定摄像机参数,首先利用直接线性转换模型得到投影矩阵,通过约束条件分解参数矩阵,分别求出摄像机内部参数,再将得到的标定参数作为初值,代入非线性方程进行优化,得到精确的标定参数。在特征提取部分:首先提出了一种序列图象帧差分和二次帧差分的改进HIS差分模型,采用自适应运动目标区域检测、阴影部分分割和噪声消除算法,在无背景图象条件下自动提取运动目标区域,并对该目标区域进行角点和边缘检测。在立体匹配部分:提出了基于边缘特征的立体匹配方法,即先匹配角点,再由角点引导边缘匹配。通过边缘检测、相关性检验和连续松弛迭代完成匹配全过程。本文最后给出了实际模型三维坐标重建的全过程,并应用MATLAB编程进行了仿真实验。