随着计算机视觉技术的发展和提高,很多新的技术源源不断的涌现,其中最为重要的技术之一的三维重建技术也在不断的得到更加广泛的应用。这一技术在未来的人机交互的过程中有着不可替代的地位,目前三维重建技术已经广泛的应用于古建筑修复、医学、制造业建模、VR(Virtual Reality)、AR(Augmented Reality)等众多领域。但传统的三维重建技术需要使用额外的辅助设备支持,导致了传统三维重建方法的硬件成本非常高。这一致命缺点也限制了三维重建技术的消费级应用。如何实现低廉的硬件成本和较高的重建恢复精度的三维重建也成为了一直以来的研究热点和难点。本文的目的是以两台低成本的网路摄像机为图像获取终端,在不提升硬件成本的基础上,提高三维重建过程中特征点匹配的准确率,并提升三维重建效果。具体内容包括:首先,分析并确定采用双目方法来实现低成本的三维重建。在此基础上进一步介绍双目三维重建过程中所涉及到的算法。同时,以实验环境为基础,介绍了需要的硬件选型以及在实现三维重建系统软件部分所需要的开发环境和具体的软件设计工作。其次,以传统三维重建算法为基础进行试验仿真。选取具有代表性的三维重建场景作为示例图片并按照双目图像的获取、相机标定以及图像的矫正、FAST(Features From Accelerated Segment Test)特征点检测与SIFT(Scale-invariant feature transform)特征点描述、特征点匹配、世界坐标系的计算、三角表面网格重建以及Open GL(Open Graphics Library)重建贴图的步骤对示例图片进行了基于传统三维重建算法的重建工作。再次,针对双目三维重建算法过程中出现的特征点误匹配、三维模型畸变等问题提出了改进算法。分别从基于匹配结果得分的特征点筛选、基于透视变换的特征点筛选以及基于图像主体获取的特征点筛选三个方面来进行算法的改进工作。通过这些措施的优化可以有效的滤除双目三维重建过程中误匹配的特征点,从而提升三维重建精度。同时,以改进后的算法为基础搭建双目三维重建系统。分别对改进后的算法在特征点误匹配的消除和三维重建模型效果的提升方面与未改进的算法进行分析对比,并就结果与传统的三维重建软件Visual SFM以及基于红外的RGBD特征点云进行定量比较。最后,又在不同的场景下进行了多次的实验。实验结果表明:经过算法上的改进,在不同的场景下,大部分的误匹配的特征点都能被有效的消除,改进后的三维重建算法的效果要远优于传统的三维重建算法。