随着计算机技术和计算机图形学的快速发展，基于结构光的三维测量已经成为目前三维测量的主要趋势。结构光测量方法能够很好地完成传统的测量方法所不能完成的任务，结构光测量能够为目标重建提供大量的三维数据。基于结构光的三维测量与目标重建已经成为了计算机视觉的主要任务，工业、影视、军事和医疗等行业对其提出了迫切的要求。利用结构光可以简单、快速并且精确地对被测物体进行三维测量，对获取的三维数据点集进行三角剖分，可以快速准确地重建被测物体的三维形状。本文对基于结构光获取的深度图像进行三维信息提取方法和目标重建两部份进行研究。针对三维测量方法进行了分析，介绍了结构光三维测量和目标重建的国内外研究现状。本中重点研究了多线结构光三维测量系统，建立了测量系统的数学模型，确定了多线结构光投影角编码和解码方法；对图像传感器物镜视场角和投射源物镜的视场角进行了标定，同时根据可测空间和遮挡特性，确定了测量装置的结构参数。文中另一研究重点是目标的三维数据点集空间直接剖分算法，以三角形来逼近目标的三维形状进行三维重建。采用了一种大规模散乱数据的空间划分方法及其相应的数据结构和编码方案，研究分析了在局部增量剖分算法中如何采用外连剖分和內连剖分相结合的剖分原则，确定了边剖分边优化和一种计算空间点到直线距离的简单方法来判断三角形是否合法的原则。最后，本文给出了物镜标定结果，并对三角剖分和目标重建进行了实验验证，编制了三角剖分算法软件，结果证明了该算法能较好地对三维数据点进行剖分，重建的物体形貌更接近于原始目标。