立体视觉技术近年来已经成为研究的热点,其中包括了深度恢复,三维场景重建与描述等内容。立体视觉技术的研究已经被大量应用在无损检测、预知维护、机器人导航、医学分析、虚拟现实、军事探测等方面。本文对基于双焦成像的立体视觉系统做了研究,实现了深度恢复和三维场景描述。双焦立体视觉系统是单目立体视觉的一种,它通过一组变焦镜头从同一个角度对场景采集立体图像对。与传统的双目深度测量方法相比,单目立体视觉具有定点观测、测量系统体积小、图像采集实时等优点。本文对基于双焦成像的立体视觉技术进行了详尽阐述,主要研究了系统精度分析改进方法、特征点提取与匹配算法、深度恢复、空间点三维世界坐标计算,场景三维模型建立以及深度视差图恢复等关键技术,并基于双焦立体图像对实现了场景的描述。特征作为立体视觉中深度恢复以及场景描述的基元,特征提取匹配的精度直接决定了立体恢复的精确程度。本文首先对各种特征提取方法进行了研究和比较,选择本系统最合适的基于相位一致性检测的特征提取算法,通过初步像素级预匹配结合亚像素匹配的匹配搜索方法,提高了立体图像对中同名点的匹配精度。之后对双焦成像光学结构和深度恢复原理进行了介绍分析,讨论了不同光学参数变化等因素对系统精度的影响,给出了理想高精度系统的光学参数要求。文章通过3ds Max下的计算机模拟拍摄图像对在1000m和400m下的深度恢复实验证明双焦成像的深度恢复相对误差在2/1000左右,在目标距离为30m的真实场景图像对深度恢复时误差达到了2/100的精度。多对立体图像对的深度恢复的结果验证了该系统的可行性和准确性。结合深度恢复结果和相机内参数的标定方法,文章实现了空间点三维坐标的恢复,获得了场景的空间三维点集信息。通过三维点集的面片划分和深度插值以点深度为中介将双焦视差转换为双目视差,实现了双焦-双目图转换,在OpenGL中绘制了场景的三维模型,实现了空间场景的描述。视差图是立体视觉中描述场景深度恢复的常用手段,通过定义双焦立体视差,经过缩放图像序列初级估计双焦图像对视差,视差点分类,无匹配视差点聚合等步骤,本文成功实现了双焦立体视差图的计算,对3ds max拍摄的近距和远距双焦立体图像对计算了视差分布图,实验证明该方法计算的视差分布结果符合真实场景分布。