三维场景重建作为计算机视觉中重要的研究方向之一,已经广泛应用于机器人定位、增强现实、虚拟现实、自动驾驶等领域。基于结构光的三维场景重建方法具有速度快、精度高、鲁棒性强、非接触性等优点,具有很高的研究意义与实用价值。本文对基于结构光的三维场景重建方法中的线结构光、编码结构光等关键技术展开了研究,针对一些问题提出了新的解决方法,并进行了实验验证,主要工作如下:1.针对传统的基于条纹边界编解码的三维场景重建方法,提出了一种基于二值空间编解码的离线重建方法。传统方法根据条纹边界线邻域的灰度值确定码值,解码位数较多,因此边界线匹配错误率较高。此外,由于重建过程中出现的条纹扩散、边界断开等问题,使得重建结果容易出错。本文在双目结构光系统的基础上,对二进制投影条纹序列进行分层,并构建二值空间,为解码提供额外的信息。解码时,根据二值空间内黑白条纹的方向,在子空间中提取完整、准确的条纹边界线,并按照边界线提取的顺序确定边界线码值。所提方法借助二值空间为条纹边界线的提取增加空间约束和唯一性约束,并在确定边界码值时考虑左、右视角下对应二值空间的状态一致性,因此能够准确地匹配左、右视角下所有的条纹边界线。实验结果证明,该方法解码精度较高。2.针对利用线结构光重建大尺度场景的问题,提出了一种基于扫描的实时重建方法。首先,线结构光系统的标定过程比较复杂;其次,在使用结构光重建大尺度场景的方法中,基于形状的方法需要场景中丰富的纹理信息与复杂的几何结构,基于跟踪的方法鲁棒性不足,基于标记的方法比较耗时,基于激光的方法精度不高。为了解决以上问题,本文构建了一个由双目立体视觉系统与红外线发射器组成的三维扫描仪。其中,双目立体视觉系统用来重建投影的红外线段,从而避免了复杂的线结构光标定过程。同时,利用高精度运动控制系统控制三维扫描仪匀速运动,并根据运动参数拼接重建的空间线,提高了方法的精度与鲁棒性。实验结果表明,与其它方法相比,所提方法重建速度快,并且精度较高。