随着我国探月工程的进行,月球探测车预计将于2013年登陆月球。复杂的月面环境对月球车的各项性能提出了严格的要求,月球车面临的最严峻的考验就是在未知环境中进行自主导航,而自主导航的基础是月面障碍物的识别和地形的重构。为了帮助月球车顺利避过障碍物,到达目的地,本文提出一个基于双目立体视觉的月面三维地形实时重建系统。本文以双目立体视觉为基础,提出了相机标定,立体匹配,深度恢复,三维点云修正,最后进行Delaunay三角剖分恢复三维地形的重建方法,在仿真环境中进行测试之后在中国月球车试验场地进行了试验,较为精确地恢复出了试验场地的三维地形,并且将此三维地形加载到仿真平台中测试月球车性能,取得了良好的效果。首先,为了减少人工操作,提高系统的实时性,本文中在吴福朝、胡占义提出的相机线性自标定理论的基础上,提出了一种改进的规范八点算法来计算基础矩阵,利用线性自标定的方法对相机进行标定,得出了相机的内、外参数。其次,为了能够快速恢复出三维地形,本文采用了能够恢复出稠密视差图的基于区域的立体匹配方法。利用基于二元自适应窗口(Adaptive Binary Window, ABW)的实时立体匹配方法计算出初始视差图,在此基础上利用立体匹配的唯一性约束去除初始视差图中的不可靠匹配点,然后利用加权平均法插值得到误匹配点的视差值,最后对整个视差图进行修正并利用中值滤波法去除视差图中的噪声点。最后,根据得出的视差图和标定出的相机参数,计算出匹配点的深度值,本文提出了一种将获得的三维点云作为地形数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的基础数据,用逐点插入法修正DEM中的问题点,用分割合并算法将离散的DEM数据点构建地形网格,并进一步将网格填充成实体面片,最终完成三维地形的重建的方法。