双目立体视觉作为机器视觉的一个分支,近年来随着技术的不断成熟,在工业机器人、导航、自动化检查、监控等行业有广泛的应用。它是模拟人的双眼,使用两台摄像机从不同的角度拍摄空间场景的图像,通过摄像机标定获取摄像机图像和空间场景的对应关系,通过从两幅图像中获取场景三维信息。本文基于结构光构造双目立体视觉系统,根据结构光的高精度、高效率等特点,构造双目立体视觉系统,本文的主要研究内容为：(1)对单摄像机的成像模型进行了研究介绍摄像机的线性成像模型,分析了摄像机内参数矩阵和畸变参数的含义,并对镜头径向畸变和切向畸变做了分析,并以棋盘格为靶标,获取摄像机内参数和畸变参数。(2)对立体成像模型进行了研究以单摄像机的成像模型为基础,对双目立体视觉系统几何模型进行了分析,在模型中引入极线约束,极线约束可以将搜索范围从二维平面缩小成一维直线,以提高计算效率及匹配效率,并研究了基础矩阵与极线约束的关系。(3)对立体校正进行了研究根据双目立体视觉几何模型,引入极线约束,建立极线约束条件,分别使用非标定立体校正和标定立体校正Bouguet算法,推导其变换过程,对左右两幅图像进行校正,最终得到行对准的无畸变图像。(4)对立体匹配进行了研究根据立体校正得到的行对准图像对,寻找空间点在图像对中的相应匹配点,介绍各种匹配方法,并基于约束条件提出相识性测度函数,比较各种立体匹配策略,并用C++程序实现。(5)提出基于竞选算法搜索策略的立体匹配算法提出基于竞选算法的优化搜索策略对行对准图像对进行立体匹配,提出以SAD、NCC、ZNCC为评价函数,结合极线约束、唯一性约束、顺序约束准则,对比传统搜索策略和竞选算法优化搜索策略下的NCC和ZNCC评价函数下算法的匹配时间、匹配效果以及竞选算法的迭代收敛过程。(6)对结构光中心提取方法进行研究研究传统的光条中心提取方法。考虑光条的形态和边界特征,提出了一种光条快速提取方法,比较改进方法与传统方法的算法执行效率和光条提取精度。(7)对双目视觉三维重构技术进行研究以立体匹配得到视差图为基础,提取光条特征点的深度信息。根据特征点集,在Delaunay三角剖分算法分析的基础上,分析基于深度图像的三维重建流程。并构建了基于OpenGL的MFC开发平台,以标准图像对和实验搭建的双目立体视觉系统拍摄的图像对,对空间特征点的深度信息进行提取,并且基于OpenGL的三维场景重建,并分析实验结果。