三维测量是最近几年兴起的一门测量技术,跟传统的测量方式比起来,具有诸如信息量大、可视化程度高等优势。预计这种测量方式将会成为未来的空间信息展示和重现的重要手段。结构光测量是三维测量系统中的杰出代表,它采用非接触式测量,通过向被扫描物体投射光栅,由光栅的形变获得被扫描物体表面的深度信息,从而完成对物体三维信息的采集。本文针对结构光在扫描物体的光滑曲面时精度很高,而对物体的关键边缘特征如槽、台阶等无法精确测量的情形,结合双目立体视觉测量,设计了一整套由结构光标定、影像预处理、影像边缘特征提取、影像特征匹配、特征重建等部分组成的实验流程,可以对结构光测量系统采集到的立体像对进行处理,进而得到物体边缘特征的三维空间信息,生成被扫描物体的特征部分点云,对结构光测量系统采集到的点云进行增强。　　 本文重点介绍了由立体像对提取物体特征部分的三维信息并重建出特征点云过程中的关键理论和技术,利用结构光系统扫描的老北京城模型立体像对进行了实验和研究。在结构光原理部分,对结构光光栅测量进行了深入研究,熟悉了结构光测量的数学模型和坐标系转换；在特征点提取部分,对特征的提取进行了简要概述,对三种常用的特征点提取算子:Moravec算子、Forstner算子和Harris算子进行了细致的介绍,通过对老北京城模型的立体像对的实验结果比较和分析得出了一些有益的结论；在影像匹配部分,着重探讨了灰度匹配,核线约束匹配和最小二乘精匹配,还简要介绍了金字塔影像匹配策略和金字塔影像的生成。影像特征的提取是影像匹配的基础,特征点提取的精确度对匹配的结果有直接的影响。这里对特征点提取的准确要求更高,因此本文选用对特征点提取精确度更高的Forstner算子进行实验。利用归一化相关系数法进行影像粗匹配,记录并保留下粗匹配的特征点坐标,计算出相关系数的值。在此基础上采用核线匹配,利用同名点必然位于同名核线上的原理,剔除误匹配点对,再利用最小二乘法对影像进行精匹配。视具体情况还可以选择生成影像的金字塔图像,在金字塔策略的条件下对影像进行多层匹配；匹配完成之后,针对复杂边缘物体,把结构光测量得到的三维数据和双目立体测量重建得到的三维数据融合起来得到物体完整的三维坐标值,并且在逆向工程软件中完成物体的三维重建。