三维重构在机器人视觉领域、智能交通等领域有着重要应用,是计算机视觉研究的一个重要领域。由于基于单目视觉的图像采集设备简单,易于安装操作,数据信息融合简便,普及率相对较高。基于单目视觉三维重构适应性广泛,成为计算机立体视觉研究领域的一个热点内容。本文主要研究基于单目视觉三维重构应用在汽车辅助驾驶方面的技术,将三维重构融合于汽车驾驶控制平台。针对原单目视觉在三维重构方面计算效率、鲁棒性差等问题,提出了一种新的基于SURF算子的三维重构方法。本论文主要包括单目像机坐标位置标定、图像获取及预处理、特征点提取、立体信息匹配和3D信息恢复。该方法首先采用边缘滤波原理,在对图像处理之前进行噪声预处理,以便达到更好获取图像信息的目的;通过对视界内图像坐标系的计算与转化,建立三维空间像素坐标系;通过提取空间像素数据库中像素坐标点数据,实现对原图像在一定程度上的三维重构。从理论与实践相结合角度来说,本文算法在克服原算法在图像三维重构速度慢、重构效果不逼真等缺点的同时,算法运行时间复杂度降低,提高了重构效果,可以获得高品质三维重构视图,满足三维重构要求,具有很好实际运用效果。基于单目视觉的三维重构通过单目摄像机,实现基于单目视觉三维坐标点的重构,能够提高算法的实时性与准确性。本论文在改进已有算法的基础上,优化图像的预处理算法,使其能够更好适应本论文中模拟实验要求;对摄像机参数求取过程进行算法优化;在图像像素坐标的存储与转化中,提出像素数据库的构想,作为临时资源池,满足二维平面坐标与三维立体图像坐标之间相互转换的要求,极大地提高了算法时间效率,降低了空间复杂度,通过模拟试验验证,能够满足本论文实验要求。本论文在国家自然基金项目《基于车载单目视觉的准确测距方法研究》(项目批准号:61741207)支持下,作为其子课题进行研究。