随着计算机技术的飞速发展，图像的三维重建已经成为计算机立体视觉中的一个研究热点。图像的三维重建是以获得的图像为基础，从中获得有用的信息，最终得到场景中物体的三维信息。现在已广泛应用于视觉导航、医学诊断、航空测绘及工业检测等领域。因此，本论文的研究具有很重要的科研价值和现实意义。双目立体视觉是以Marr视觉理论为基础的一种重要的三维重建方法。该方法主要是运用两台摄像机对同一物体在不同的位置进行拍摄。获取图像后根据几何原理来实现三维场景的恢复。本文的主要工作是研究基于双目立体视觉的三维重建。重点研究三维重建中的关键部分：摄像机标定、图像处理及边缘检测、立体匹配及三维重建。在摄像机标定中，首先介绍了摄像机的线性及非线性成像模型，详细的研究了摄像机标定方法的分类及常用的经典标定方法：Tsai两步法和张正友平面模板法。提出了一种基于自适应阈值提取的摄像机标定系统方法，并对提高标定精度的方法进行了研究与探讨，总结出了影响标定精度的因素与提高精度的方法，并用实验进行了验证，取得了较好精度的摄像机内、外参数。为后续工作的进行做了充分的准备。在图像预处理与边缘检测中，对图像平滑中的经典算法：领域平均法、选择式掩模法、中值滤波，图像锐化中的经典算法：梯度锐化和拉普拉斯锐化，分别进行了实验对比；对边缘检测中的经典算子Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子及Laplacian算子进行了介绍，提出了一种基于Laplacian算子的新模板，并通过实验验证了其有效性。在立体匹配中，介绍了立体匹配方法的分类，重点研究了基于Harris算子的特征点提取及基于极线约束的特征点匹配，并获得了实验结果。在三维重建中，阐述了基于平行双目与实际双目模型的三维重建的原理，并实现了对物体的三维重建。