随着激光测量技术的不断发展,基于结构光的非接触式物体表面三维形貌重建技术极受关注,尤其是与数字图像处理技术相结合,因重建过程简便快捷,精度高,稳定性好,且不会对被测物表面造成伤害,被广泛应用于质量检测、机械制造等对精度和环境有特殊要求的逆向工程领域。本文采用线结构光扫描的方法对物体表面进行三维模型重建,即首先用标定模板对采集图像的CCD相机进行标定,然后用标定好的CCD相机采集投射在物体表面的受其形状信息所调制的线结构光图像并提取线结构光的中心线,进而计算被投射区域的三维坐标信息。当线结构光完成全部物体表面扫描时,即可重建出被测物体表面的三维轮廓信息。本文的主要工作和创新点如下:（1）分析了不同标定模板的特性及系统误差来源,并优化设计了标定模板。（2）研究了椭圆中心提取算法,提出一种椭圆随机拟合算法,并对影响算法精度及速度的两大因素,即选点数量和拟合次数,进行了模拟优化,得出适合本实验的算法参数。经验证实验,采用本文的椭圆拟合方法可提高椭圆中心定位精度,其定位精度可达0.03像素左右。（3）研究了相机成像的数学模型,并对具有代表性的Tsai两步法和Weng迭代进行详细分析,提出一种简易、快速的相机立体定标方法。经实验比较,采用本文的标定方法,标定结果的平均像素误差可优于10^-2pixel量级,同时运算时间明显缩短。（4）研究了线结构光中心提取算法,分析了基于Hessian矩阵的Steger算法及相关的改进算法,提出一种基于Hessian矩阵的边缘算法。采用该算法,可以有效压缩计算数据点的数量,从而保证算法高精度、高鲁棒性优点的同时,进一步提高了算法的计算速度。