计算机视觉技术快速发展,在很多领域都受到关注,其中三维重建技术,更是视觉研究中的热点问题,应用在计算机动画、医学图像处理、虚拟现实和航天等领域。深度获取是三维重建的一个前提,而在一些对精度要求高的应用中,则需要更加精确的深度信息。目前,深度获取的方式主要分两种:被动获取方式和主动获取方式。被动获取方式主要是通过多摄像机同时获取场景的多幅图片,通过立体匹配来获取场景中物体的深度信息。主动的方式通过深度相机对场景主动照明,投射特殊光线来获取深度信息。被动立体匹配方式获取深度的效果受场景影响较大,在图像弱纹理区域和遮挡区域得不到准确的深度信息。而主动深度传感器方式获取的深度图不受这些场景因素的影响,在这些特殊区域能有良好的表现,但深度传感器也有自身的缺点,如得到的深度图高噪音,分辨率低,而且在透明区域和特殊材料物体处的效果也非常受限。本文采用联合被动和主动获取深度信息的方式,融合立体视觉与深度传感器获取高精度的深度图,并以这融合后的深度图来进行三维重建。(1)为了能更好融合立体匹配和深度传感器的深度信息,需要对多相机系统进行联合标定。先分析了相机的成像模型,研究了相机标定的原理,然后采用经典的基于平面棋盘的标定方法对相机系统进行标定。(2)研究了立体匹配的原理,对立体匹配的一般过程进行了总结,重点研究了基于马尔科夫的置信传播算法,为深度融合做准备。(3)融合立体匹配和深度传感器信息,将这些信息整合到基于马尔科夫求取最大后验概率框架(MAP-MRF)下进行建模和最优化计算,把高精度深度图求取问题建模成能量函数最优化问题,通过置信传播优化能量函数来实现高精度深度图融合。(4)以融合后的高精度深度图为基础,采用平面投影法进行三维重建,用OpenGL图形库进行绘制显示,得到具有真实感的三维重建场景。