伴随科学技术的迅猛发展,作为计算机视觉的重要分支,双目视觉得到了很大的改进,逐渐应用在生产生活的多个领域。它直接模拟人类视觉系统,利用摄像机从不同角度采集空间物体的图像对,计算任一空间点在图像对中相应坐标点的视差,进而从二维图像中求得真实场景的三维信息。基于双目视觉的三维重建主要包括图像采集、摄像机标定、图像预处理、立体匹配、三维重建五个阶段。本文针对图像预处理、立体匹配、三维重建三个阶段展开研究。主要内容如下:首先,对课题的研究背景和意义进行系统概述,对三维重建的核心环节立体匹配的研究近况进行阐述,并简单介绍了三阶段研究的关键问题,提供了后续课题探究的理论依据。其次,在进行图像的立体匹配之前进行图形预处理,通过Wallis锐化对图像初步处理增强纹理和边缘,然后对现有的超像素算法存在的问题进行分析,提出对超像素算法的改进,在改进的超像素的基础上进行区域融合,实现图像分割,最终完成图像的预处理,为立体匹配提供高质量图像。再次,立体匹配阶段,首先提出新的相似性能量函数,在图像块之间进行图像初步立体匹配,然后在图像块内进行立体匹配,根据局部与全局两种匹配算法的优势,提出了融合多种相似性测度的半全局立体匹配算法,计算获得视差图,提高传统半全局匹配算法的精度和速度,为三维重建工作奠定了基础。最后,在三维重建部分,首先计算稠密空间点云的三维坐标,然后采用改进的点云精简算法对稠密点云进行精简,降低三角剖分的运算量,提高速度,通过Delaunay三角剖分进行空间点的剖分得到架构,最后经过纹理贴图完成三维重建。通过仿真实验验证本文在基于双目视觉的三维重建的各个环节提出方法的有效性。