随着科技的不断进步和发展,用于无人机自主导航和无人驾驶技术的场合将会越来越多。为了实现这些关键功能,三维重建技术就必不可少。三维重建技术主要有:基于激光扫描、深度相机和双目立体视觉的三维重建。相比另外两种方式而言,双目相机具有成本低,重量轻,安装方便等优点,具有很好的应用前景。本文是以双目立体视觉理论作为三维重建的基础,主要完成了双目图像的同步采集、双目相机标定、图像校正、立体匹配和三维重建等工作,并在对基于树莓派的嵌入式平台进行搭建,并成功在该平台上运行。本文主要研究的工作如下所示:(1)为了解决空间三维坐标与图像坐标的映射关系,实现了双目相机的标定与校正。研究了相机参考模型,对相机间的各坐标系间的转换进行数学推导,并使用张正友相机标定方法对双目相机进行标定。研究立体视觉中图像匹配的约束条件和匹配策略,并对双目相机进行极线校正。(2)为了获取左右视图的视差信息,实现了双目立体匹配算法。研究了立体匹配算法的基本原理,重点研究了两种半全局立体匹配算法:SGBM和NLCA算法。提出了对NLCA算法的改进方法,并加以实现。最终对各种匹配算法在误匹配率和处理速度两方面进行了对比,选取最佳的匹配算法作为本文的立体匹配算法。(3)实现了基于树莓派的嵌入式平台搭建。搭建了开启树莓派相机所需的硬件和软件环境。并针对无人机在实际的飞行过程中抖动频率会比较高,会导致左右相机时间不同步的问题,实现了一种基于树莓派相机图像采集的软件优化,使得左右相机的时间差缩短,这样可以更加适用于实际的飞行中。(4)实现了基于PC平台的QT地面站。使用OpenCV以及OpenGL混合编程方式,完成了图像的采集、标定参数的导入、图像的立体匹配、三维测距以及OpenGL三维点云重建的功能,实现了基于双目立体视觉的三维重建。