随着计算机科学领域的快速发展,人们对物体的判断和测量以及实现物体信息的三维重建已经由机器视觉代替了人眼来完成。这也成为了一个热门的研究方向,并且国内外的学者现已广泛关注三维重建对于现实世界进行快速准确数字化建模这一领域。由于脚是人体的第二心脏,人的站立、行走等都要有脚才能完成,它的畸形或者异常会对脚的支撑性能、运动性能等产生影响。当人不是站着不动而是处于运动状态时,鞋类产品就发挥了很大的用途,有效的避免了足部受到伤害。在现有技术中,常见的三维脚型扫描技术是基于激光和结构光的,大多都是在封闭空间内进行测量,且成本较高。在上述研究背景下,本文设计了一套基于四个相机的多视角足型采集系统框架。针对此系统,首先设计开发了多相机的联合标定装置及方法,本文的标定方法能够通过程序自动运行,从而能够比较好地实现对深度相机的自动化标定,提高了标定的效率,降低了成本,并且解决了平面标定存在的只能两两标定,标定过程复杂,不方便用户操作以及当相邻相机光轴夹角过大时造成的平面图像失真的问题;其次,基于点云数据,利用粒子群算法及ICP(iterative closest point)方法重建三维足型:本文采用粒子群算法对位置进行粗配准,首先降低位置偏差,再采用ICP算法精配准,以此来解决ICP算法在两片点云中存在较大位置平移或旋转角度失效问题。最后给出了采用四个摄像机的多视角三维足型扫描测量系统,减小了三维脚型测量的复杂度和代价。以上算法均在Win10系统下的Visual Studio 2015集成环境上实现,验证了本文算法的有效性。