随着工业进程化的加快，三维重构技术在物体识别、工业生产、航空、医疗等日常生活的方方面面中已经得到了大量的应用。近些年来，随着计算机科学技术的飞速发展，具有对测量环境要求较低、测量精度较高等优点的结构光三维重构技术得以得到快速发展与应用;与传统的结构光三维重构方法相比，与编码方式相结合的编码结构光方法，在具有前者优点的基础上，还可以有效的解决结构光中条纹难以区分的问题，因此越来越多的研究人员对这一领域展开研究。这也是本课题研究的出发点。　　本文对基于结构光的三维重构中的几个关键问题进行了研究，主要包括以下内容:　　首先，本文阐释了结构光三维重构的工作原理，根据三角测量原理提出重构的数学模型，详细论证了如何获取物体表面空间三维点坐标。　　其次，本文在编码结构光原理的基础上采用格雷码编码算法，详细论述格雷码编解码原理，本文提出利用数字图像处理方法进行格雷码解码、对中值滤波算法改进、对图像中编码条纹存在间断点的问题提出解决方案，简化了系统解码步骤。　　再次，本文建立了包括相机、投影仪、电脑在内的结构光三维重构系统。重点论述了该系统的构成，相关参数的设置，针对张正友的像机标定算法中采用的Levenberg-Marquardt搜索算法，提出本文的加入自适应阻尼系数的优化方案，提高了系统的外参数标定精度。　　最后，本文给出了实验结果，以人脸为例，重构出物体表面，验证了本文提出的三维重构方法的可行性，为下一步物体表面形变测量做好准备。　　论文在相机标定搜索算法、图像解码、数字图像处理部分做出了相应改进，并在matlab中实现了相应的算法，实现了物体的三维重构。