随着计算机技术的持续发展，三维重建技术的应用范围随之变得越来越广泛，而在红外热像技术的不断进步下，基于红外热图像的三维温度场重建也已在各个领域中显示出其优势所在。在三维温度场重建中，红外热像仪的标定是其中的第一步，同时也是最重要的步骤之一。本文以双目视觉系统作为三维温度场重建的环境，利用计算机视觉库OpenCV来完成对双目红外热像仪的标定。首先，分析摄像机模型和标定思想，其中着重分析了基于张正友平面标定法的摄像机标定方法，从而结合基于角点的亚像素特征提取算法和张氏标定法作为红外热像仪的标定算法，并制作了适用于红外热像仪的标定板进行实验，得到了摄像机的标定结果，包括红外热像仪的内部参数、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等，从而完成了红外热像仪的标定。接下来通过对空间点之间的实际距离测量和理论计算来验证标定结果的准确性。其次进行了基于特征点的特征提取和立体匹配，这是三维重建的基础和关键。通过分析对比Harris、SUSAN和SIFT角点检测算法和相关的实验验证，本文采用SIFT算法寻找对应图像中的特征点，解决了有关红外图像纹理稀少的问题，从而完成了红外图像的立体匹配实验。为了使匹配结果更加准确，在匹配之前需要对实验图像进行校正，把匹配对约束在同一极线上。最后，在获得正确的匹配点后，利用三角测量原理，完成对空间点三维信息的获取，并为每一个点赋予相应的温度值，同时使用基于k-d tree的去噪算法对获得的三维温度场图进行去噪处理，最终完成三维温度场重建的实验。