我们的世界是三维的，而用相机获取的图像却都是二维的，为了通过二维图像获取客观物体的三维信息，我们需要重建出目标的三维模型，这样就可以对目标进行定量分析。作为计算机视觉与摄影测量界的同一课题，基于双目立体视觉的三维重建技术已经广泛的应用于医学成像、机器人导航、虚拟现实、地形勘探等领域。实现基于双目立体视觉三维重建的关键技术主要包括相机标定、特征提取和立体匹配、深度信息确定及三维坐标计算等。针对双目立体视觉中的相机标定问题，本文在分析OpenCV相机标定模型和现有的双目立体视觉系统相机标定方法的基础上，给出了考虑相机镜头畸变、基于OpenCV双目立体相机标定的方法。通过采用本文所给方法和张正友Mat Lab标定工具箱对真实数据进行标定对比实验，实验表明该方法标定参数结果稳定，精度可满足双目立体视觉三维重建及其他应用的要求。针对三维重建中的特征提取、匹配问题，本文阐述了极线约束的匹配准则，它将匹配点对约束在一条极线上，能有效的剔除错误匹配且大大提高匹配的效率。本文采用了图像处理领域的最新研究成果—SIFT特征提取匹配算法，并设计了两组实验来对SIFT算法的性能进行测试，实验证明该算法能很好地解决图像旋转、缩放、平移等情况下的立体匹配问题，匹配精度较高，是一个非常优秀的算法。深度信息确定及三维坐标计算是三维重建中的核心步骤，本文通过分析立体相机的成像模型，根据立体视觉的基本原理提出了空间点三维坐标计算方法。然后设计了实验来生成视差图及计算空间点三维坐标，根据已知信息对计算的结果进行验证并对误差原因进行了分析，实验证明本文方法是有效的。OpenCV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，它包含了三维重建中涉及的一系列关键技术模块，研究人员可以在OpenCV下迅速搭建自己的平台以开展研究工作。本文就是在VC++和OpenCV环境下进行了实验的算法编程。