室内场景的数据获取与三维建模是智慧城市建设的重要内容,如何快速地、易于操作地、低成本投入地对室内场景进行三维重建已成为当前研究的热点问题。基于双目立体视觉的三维重建方法以普通数码相机为图像采集设备,通过模仿人眼的视觉机理,使计算机依靠多幅影像实现对三维场景的感知,具有成本低、效率高、劳动强度低、能生成稠密的点云等特点,被越来越多的应用于室内场景的三维重建工作中。双目立体视觉主要包含相机标定、图像匹配和三维重构三个方面。本文以双目视觉生成室内点云数据为研究目标,主要的研究内容如下:（1）开发一套水平双目立体视觉系统。硬件是简易的双目摄像头,可输出左右视角的图像,软件包括相机标定、图像匹配、点云生成与拼接等模块,每个模块中融合了多种算法。系统可实现完整的基于双目视觉生成点云的流程。（2）研究相机标定算法,着重研究其中的张氏标定算法、Tsai两步标定算法和直接线性变换算法,通过实验分析三种算法的特点,结果表明,张氏标定算法在精度与成本方面均优于Tsai标定算法和直接线性变换算法。（3）研究立体匹配算法,比较三类匹配算法的优劣,结果表明,基于区域的立体匹配算法更适合应用于双目视觉系统中。在此基础上,本文提出一种新的自适应权重SAD-Census匹配算法,通过比对匹配结果得出结论:此算法在效果与效率上均表现较好,并对真实场景中图像的亮度差异有较好的鲁棒性。（4）进行完整的双目立体视觉生成点云的实验,采用张氏标定算法进行标定,采用自适应权重SAD-Census匹配算法进行匹配,生成三维点云,最后对多组图像生成的点云数据进行拼接,实验完成的情况表明,开发的双目立体视觉系统及本文提出的自适应权重SAD-Census匹配算法均能达到令人满意的效果。