随着红外热像仪制作工艺的进步以及计算机科学技术的快速发展,红外热图像以及基于红外热图像的三维温谱图重构技术将会越来越广泛地应用到实际生活当中。基于红外热图像的三维温谱图重构技术主要包含红外热像仪参数标定、红外热图像的立体匹配和表面三维重构三个关键技术。本文在深入总结和分析已有的相关领域算法的基础上,重点研究了摄像机自标定算法、图像立体匹配算法以及三维重构算法。本论文工作主要包括五个部分内容。文章在绪论部分介绍了红外热图像的三维温谱图重构相关技术的研究背景、意义和研究现状,并简述了本文的主要工作和内容安排。在第二章中,介绍了红外热像仪成像模型,即透视投影模型,以及一些经典的摄像机标定算法。这些算法都是针对可见光图像的。因此,本文针对红外热像仪的成像特点,设计了一种适用于红外热像仪的标定系统,该系统不仅能够精确地标定出红外热像仪的参数,而且为红外热像仪和可见光摄像机的统一标定提供了一种可行的方法。最后,给出了此方法的标定结果,实验表明,标定精度能够达到应用需求。在第三章中,介绍了一些基本的红外热图像预处理算法以及立体匹配的基本理论。立体匹配理论中介绍了一些常用的立体匹配算法,并分析了它们的优缺点,但这些算法大都针对于可见光图像。因此,在本文中,针对红外热图像的特点,提出了一种适用于红外热图像的立体匹配算法,即对极线校正后的图像对使用Canny算子进行边缘匹配,得到大致的平移量,同时为每一个图像点赋予SIFT特征,然后结合动态时间规整算法进行稠密匹配。最后,给出了该算法的实验结果,表明此算法对红外热图像有较好的匹配效果。在第四章中,介绍了点云数据的一般排列形式以及一些常用的点云去噪算法。然后推导了由匹配结果进行三维点重构的计算公式,并为每一点赋予相应的温度值。最后使用一种基于k-d tree的去噪算法对获得的三维温谱图进行去噪处理,并给出了实验与分析。第五章对全文工作内容进行了总结,并对后续工作做了展望。