摘要：随着我国铁路运输的快速发展和列车速度的大幅度提高,铁路安全问题日益突出。入侵检测是防范铁路交通事故的主要手段之一,而基于双目立体视觉的三维空间点重建系统在铁路入侵检测中的目标识别预警方面具有重要的应用前景。本文系统地研究了基于双目立体视觉的三维空间点重建方法,重点对基于双目立体视觉的摄像机标定技术和角点检测与图像匹配算法以及三维空间点重建进行了深入的探讨。首先,引入Levenberg-Marquardt非线性优化算法,提出了基于共面点的改进Tsai两步标定法,并结合误差评价函数,通过实验验证了该算法在单摄像机标定时计算简单,实时性强,比传统算法得到的图像坐标绝对误差值小了0.183像素。针对双目立体视觉系统的双摄像机标定,提出了双摄像机系统的综合误差评价函数,进一步优化摄像机的标定参数。然后,结合Harris和SIFT角点检测算法各自的优势,在深入分析归一化积相关NPC相似性测度的基础上,提出了基于改进的SIFT角点检测与NPC相似度相结合的图像匹配算法。通过实际测试图片,证明了该算法的匹配准确度和速度均比传统算法有了显著的提高。最后,根据双目立体视觉系统中双摄像机的安装结构对系统精度的影响以及三维空间点的重建计算模型,结合提出的摄像机标定和图像匹配算法,计算出了铁路入侵场景中物体空间点的三维坐标,并恢复了物体的三维信息。三维重建后识别出铁路入侵目标,并将其进行分类。通过模拟铁路入侵环境进行实验,结果表明本文提出的算法对三维空间点重建系统的实现效果较好,具有较高的工程应用价值。