双目立体视觉是一个复杂的课题,它涉及了图像处理、计算机图形学、信号处理以及数学多种学科的复合运用。三维重构是双目立体视觉领域中的核心部分,频繁地应用于机器人导航和视觉监控领域,在制造业中也有它的身影。而且随着计算机虚拟现实技术在最近几年的迅速发展,三维重构应用的领域又扩展到了图像的绘制,三维动画等技术方面。为了得到一个高精度的三维重构算法,本文首先详细分析了经典的三维重构算法,通过摄像机标定、图像预处理、特征点提取与立体匹配及三维重构显示等几部分的研究,得出了一种重构精度更高、运行速度更快的三维重构算法。在摄像机的标定方面,采用的摄像机标定法是在张正友的平板标定法与摄像机的非线性模型的基础上的一种标定方法,此种标定法操作简单,可行性高,而且得到的标定结果精度很高。在图像的预处理方面,本文详细介绍了中值滤波、直方图均衡化和拉普拉斯锐化三种算法的原理,并分别采用中值滤波、直方图均衡化、拉普拉斯锐化对图像进行了预处理。在特征点提取方面,详细分析了Harris算法并运用Harris算法进行了角点的提取。在立体匹配方面,对相关匹配法、RANSAC法和最小中值法进行了分析比较,随后本文提出了改进的立体匹配算法,即采用RANSAC法和张正友匹配算法对提取的角点进行了高精度匹配,匹配的正确率达到90%以上,使重构结果更精确。最后应用视差原理,计算出匹配点的三维坐标值,并在三角剖分算法的基础上,利用VC++与OpenCV实现算法编程,进而得到目标物体的精确三维重构图。并将本文的三维重构算法应用到特点不同的A和B两个场景中,同样得到了精确的三维重构图,充分验证了算法的适用性。