长焦距自由双目立体视觉系统是采用长焦距物镜,且左右视目相机能够独立旋转的三维重建系统,其特点是系统的空间分辨率较高,相比传统双目立体视觉系统扩大了单站点的可测量范围,能够在中远距离下实现大场景目标的三维重建。由于左右相机在每个成像位置通过旋转扫描拍摄序列图像,其位姿发生动态变化,因此,在研究确定双目相机动态位姿的基础上,可以借鉴运动恢复结构（Strucutre from Motion,Sf M）的思想实现三维重建。本文探索运动恢复结构算法在自由双目立体视觉系统中的应用,围绕长焦距自由双目立体视觉系统的序列图像三维重建方法,进行了深入的研究,主要工作和创新性如下:1、提出一种基于重投影优化的自由双目相机位姿估计算法。通过分解相邻图像间的单应矩阵估计相机运动参数,将其作为初值计算重叠区域内特征点云的重投影误差,构建目标函数,利用非线性优化算法优化目标函数,得到相机运动参数的最优解,结合旋转前的位姿参数,计算当前位置的相机位姿。通过水泥模型的重建实验,验证了该算法的准确性和有效性。2、研究运动恢复结构算法在自由双目立体视觉系统中的应用,根据增量式运动恢复结构的思想获取待测目标的稀疏点云。在求得起始位置双目相机位姿的条件下,按照序列顺序向系统中添加一对左右图像,利用重投影优化的位姿估计法求解它们的位姿并利用三角测量法生成匹配特征点的稀疏点云,通过光束法平差优化对相机位姿和稀疏点云进行优化,持续添加图像对直至序列结束,最终获得目标的稀疏点云模型。该方法只需在初始位置标定一次双目系统外参数,不需要获取每个位置左右相机的旋转角度,在中远测量距离下也能获得准确的稀疏点云。3、研究基于特征扩散的密集重建方法,并结合长焦距自由双目立体视觉的运动恢复结构算法实现完整的序列图像三维重建。搭建长焦距自由双目立体视觉系统,拍摄不同类型场景的序列图像并进行重建,结果表明该方法能够有效获取多种场景的三维点云模型,实现中远距离下大场景的三维重建。