随着计算机视觉的不断发展,快速、准确地获取待测目标三维点云的需求日益增加。双目立体视觉作为三维重建的一个重要实现途径,它除了能够类人的处理目标,还具有低成本、高效率、强灵活性等特点,故其广泛应用于商务、教育、文化等领域。相较于传统的定焦相机,变焦相机具有灵活度高、控制性强等优点。它可以根据场景的变化而改变焦距,从而获取更精确和完整的三维点云。因此,基于变焦双目立体视觉的三维重建系统具有极为重要的研究意义。本文研究并设计了一个基于变焦双目立体视觉的三维重建系统,主要针对相机标定、特征点的提取与匹配以及三维重建等方面进行深入探讨和研究。现将本文的主要研究内容概括如下:(1)针对现有变焦相机标定方法工作量大、精度低等问题,提出了一种基于定焦-变焦的双目相机分步标定方法。首先使用张正友标定法进行立体标定得到双目相机的初始内外参数;然后根据变焦前后的四个成像平面上的对应点关系求解出双目相机变焦后的内参和外参;最后根据求解的内外参数并考虑畸变参数,使用非线性优化估计双目系统的全部参数。实验结果表明,本文的方法简单易操作且具有较高的标定精度。(2)针对现有方法特征提取数量少、匹配正确率低的问题,设计了一种oFAST-SURF和GMS相结合的特征匹配方法。特征提取部分选用oFAST(Oriented FAST)算子进行特征点检测,并用SURF算子进行特征点描述。特征匹配部分在GMS算法的基础上采用双向约束代替单向约束,并使用基于极线约束的RANSAC算法对特征匹配点对进行过滤。经实验证明,本文方法在特征点提取数目和匹配精度上都有了可观的提高。(3)设计并实现了一个基于变焦双目立体视觉的三维重建系统。该系统主要由图像采集、相机标定、立体匹配、稀疏点云重建、点云拼接和稠密可视化六个模块构成。该系统先使用本文标定方法和特征匹配方法分别获取初始焦距和变化焦距下的三维稀疏点云,然后用ICP算法将两片点云进行拼接得到更完整的点云,最后利用Delaunay三角剖分法和OpenGL技术实现稠密可视化。同时使用真实场景下采集的图像进行实验,实验证明本文三维重建系统可行有效。