三维数字图像相关法（Stereo Digital Image Correlation,Stereo-DIC或3D-DIC）是一种结合二维数字图像相关法（2D-DIC）和双目立体视觉原理的光学测量方法,可以测量平面或曲面物体表面的三维形貌和三维变形,具有非接触式、装置简单和全场测量等优点。使用3D-DIC测量物体表面的三维变形时,需要处理各个时刻两个相机拍摄到的图像,包括立体匹配、时域匹配等步骤,计算量非常大。尽管研究人员不断优化3D-DIC的计算效率,但是目前的计算速度仍然不高,尚未能达到实时测量三维变形的要求,而且这些优化大多以牺牲部分测量精度为前提。针对以上问题,本文对三维数字图像相关法进行了深入研究,主要工作如下:（1）提出了一种鲁棒的基于极线约束的立体匹配算法。针对目前3D-DIC形貌测量中使用的路径依赖的立体匹配算法的误差累积、鲁棒性不高问题,本文提出一种基于极线约束的立体匹配算法。算法利用极线约束原理和迭代算法的收敛半径来缩小对应点初始位置的搜索范围,然后将多个候选对应点都作为高精度配准迭代算法的初值。实验表明,在物体表面比较复杂时,该算法鲁棒性更强,匹配的结果更加完整。（2）在CPU和GPU平台上分别实现了并行的高精度配准算法IC-GN~2。作为3D-DIC匹配的核心算法,结合二阶形函数的IC-GN高精度配准算法（简称IC-GN~2）具有计算复杂、计算量大的问题。本文首先对IC-GN~2算法进行详细的并行化分析,然后分别在CPU和GPU实现了并行的IC-GN~2算法。实验表明,GPU版的IC-GN~2计算速度是CPU多线程版本的30倍,每秒可处理高达180万点。（3）基于CUDA实现了GPU加速的高精度实时三维变形测量算法。针对3D-DIC变形测量计算速度慢、实时性不高的问题,在不牺牲测量精度的前提下,首先对3D-DIC变形测量算法进行优化,通过令所有匹配中的参考图为同一图像来减少冗余计算;然后对三维变形测量算法进行并行化分析,并基于CUDA开发了GPU加速的3D-DIC实时变形测量程序。实验表明,在POI（Point of Interest）数量接近10000时,程序的处理速度高达每帧34ms（约29.4 fps）,满足了实时处理的需求。