三维重建是计算机视觉技术的主要内容之一,研究了由两幅或多幅二维图像恢复出被拍摄物体的深度信息的方法,其中基于两幅图像的双目视觉技术是一个研究热点。双目立体视觉的主要任务是采用双目或者多目技术模拟人眼观察和理解客观世界,即从两个视点观察同一景物,以获取不同视角下的图像,通过立体匹配原理计算图像像素间的位置偏差,以获取景物的深度信息。基于计算机视觉的三维重建方法成本低廉,真实感强,自动化程度高,因而具有广泛的应用前景。此外,从理论上说基于图像三维重建实际上是计算机图形学的逆问题。如何根据受干扰或者不完整的二维信息来恢复三维信息是这项技术的一大难点,也是计算机视觉的一大难点。对基于计算机视觉的重建技术的深入研究可以促进对这些问题的理解和研究,推动相关学科的发展。本文在分析研究大量相关技术和文献的基础上,对立体视觉领域中的摄像机标定、立体匹配、三维重建这三个关键技术进行了研究。主要研究如下：(1)自制标定模板,用普通数码相机拍摄两幅不同角度的带有标定模板的图像。本文利用张氏表标定法对照相机进行标定,求出了照相机的内外参数。(2)立体匹配是三维重建问题的核心,也是本文研究的重点。本文从基于局部约束算法和基于全局约束算法着手,分析各种算法的优缺点。然后根据特征匹配和置信度传播算法计算视差。(3)基于全局约束算法,本文应用一种新的方法：采用了LBP/C对图像进行纹理分析,对分析后的图像采用自适应的置信度传播算法进行匹配,最终得到稠密精确的视差图。