三维扫描技术以其独有的优势正在工业、国防、医学、文物保护等行业中发挥着越来越重要的作用。标志点的识别是三维扫描系统中一个重要的环节,本论文对标志点的识别特点和各种常用的检测识别方法进行了深入的研究,针对实际应用中存在的问题,提出了一种能够识别复杂背景下的三维扫描系统圆形标志点的方法。三维人脸重构是三维扫描技术的一个重要应用领域,人脸图像的立体匹配问题是三维人脸重构中一个非常关键的研究课题,也是一个难点,本论文对此进行了研究。本论文的主要工作和研究成果有： 1.提出了一种三维扫描系统中的标志点识别方法。该方法首先对左右摄像机拍摄的图像进行预处理,在预处理后得到的边缘图中,标志点的特征是边界连续闭合,其次以边界连续闭合区域作为标志点的特征,设计相应的特征检测方法在图像中检测可能的标志点,将可能的标志点组成疑似点集,然后利用各疑似点的空间对应点在点云中的位置和微切平面与成像平面之间的夹角为各疑似点自适应设定形状描述阈值,并利用该阈值对疑似点的实际形状描述结果进行验证得到图像中的标志点,最后将左右摄像机拍摄的图像中的标志点进行匹配得到左右对应的标志点对,并获取匹配标志点对应的空间标志点。 2.提出了一种结合人脸特征的双目人脸图像立体匹配方法。这种方法首先定位人脸上少量的特征点,如眼角等,然后根据特征点的位置计算其他的对应点对的匹配代价,最后采用全局优化方法得到两幅图像之间像素点的匹配关系。 实验表明,本论文提出的标志点识别方法可以准确地识别三维扫描系统使用的小标志点,结合人脸特征的立体匹配方法可以有效地减少误匹配,提高三维点云的精确度。在本论文的最后,对论文工作进行了总结并讨论了课题需进一步研究的问题。