在光学三维测量技术领域,双目视觉和结构光技术被广为采用。双目视觉在弱纹理区域以及重复纹理区域进行立体匹配时容易产生误匹配点,导致重建精度较低,而在结构光技术中,投影仪标定精度低,且极易受光强影响。近年来提出的双目结构光则结合了两者的特点,解决了上述问题,但也存在一些仍亟待解决的问题。双目结构光和双目视觉一样,存在遮挡问题。从匹配算法的角度而言,遮挡区域的像点在目标匹配图像中没有对应的匹配点。此外,在双目结构光中进行对应点匹配是基于双精度浮点型的绝对相位值而非整型的灰度值,因此相位匹配比立体匹配更为耗时。本文主要针对双目结构光遮挡问题和相位匹配算法进行研究。本文首先介绍了相机模型、投影仪和相机的参数标定等,再对双目视觉、结构光技术和双目结构光技术的原理进行论述。针对双目结构光中的遮挡问题,本文借鉴了双目视觉中单双目结合的方法,提出在双目结构光中采用单双目结构光联合的三维重建方法,该方法可有效解决遮挡问题。该方法相比双目结构光而言,因为结合了单目结构光,故需要额外投射大量编码图案来标定投影仪。针对此,本文进一步提出了基于双目结构光重建点云的投影仪标定方法。在单双目结构光联合的三维重建技术中,本文所提出的投影仪标定方法除需要在待测物进行三维重建投射一组必要的编码结构光外,无需另外投射结构光用于投影仪标定。为验证该方法的可行性,将本文提出的投影仪标定方法和传统的单目结构光标定方法得到的标定结果进行对比分析。并利用两种投影仪标定方法得到的结果对标定板圆心进行三维重建,比较两种方法的圆心距重建精度,证明本文所提出的投影仪标定方法的可行性。针对相位匹配算法的研究,本文先推导了SAD（Sum of Absolute Difference）算法和AD-Census算法在相位匹配中的应用。通过分析和利用绝对相位值和灰度图的特点,本文对双目视觉中AD-Census匹配算法进行改进,提出了专门适用于相位匹配的FWA-AD-Census（Fixed Window Aggregation AD-Census）算法,该方法采用固定聚合窗口而非传统的可变聚合窗口进行代价聚合。通过平面三维重建和树叶三维重建效果图可知,该方法可达到和AD-Census算法相近的精度,但确极大的减少了耗时,得出来本文所述改进的AD-Census算法在减少匹配耗时的有效性。