1、攝像機是一種非常有用的測量設備，它不僅能產生真實的場景圖像，同時能提供所拍攝場景的幾何特性等信息。三維重建就是利用圖像或其它信息和手段定量研究實物或場景的三維空間特征的技術。目前，三維重建是計算機視覺中最活躍的研究課題之一。該問題的研究成果廣泛應用于機器人導航、物體識別、建筑學、考古學、醫(yī)學和軍事等各領域。從理論上說，通過攝像機獲取的圖像一般為二維的灰度圖像，它是三維物體的幾何特征、光照、物體材料表面性質、攝像機參數和所拍攝圖像的環(huán)境等

2、許多因素的函數，由灰度反推以上各種參數是逆問題，這些問題往往都是非線性的。如何對受噪聲干擾的二維信息恢復出三維信息是計算機視覺領域的一個研究難點。 立體匹配、攝像機標定及三維重建是基于立體視覺三維重建的三個主要部分，本文重點對立體匹配進行了研究。在立體匹配部分，首先提取子象素級角點作為特征點，有效的提高了定位精度，通過立體圖像對特征點之間的相關性得到候選匹配對。然而，由于圖像噪聲、特征點提取算法以及非匹配點的局部相似性和遮擋的影

3、響，相關匹配中必然存在較多的誤匹配。針對此問題，本文采用具有強約束關系的極線幾何消除初始匹配對中的誤匹配，采用魯棒的最小中值法計算基礎矩陣，恢復極線幾何，剔除誤匹配，獲取新的匹配對。經過以上各個階段的匹配，基本得到一個精度較高的匹配點集，該點集剔除了誤匹配和一些不確定的匹配點對，恢復的極線幾何相對也很精確，但同時得到的最終匹配點對也很少，所以可以利用求出的基礎矩陣從初始匹配集中提取一些新的、符合極線幾何約束的匹配點對，得到更多的匹配點對