近年来,因汽车夹带危险品引起的安全事故越来越频繁,关系着乘客的生命和公共财产安全。考虑到汽车底盘夹带危险品的隐秘性,本文基于“汽车底盘异物智能图像识别系统”的研究课题的子模块“汽车底盘三维重建方法”展开了研究。本文用以进行汽车底盘三维重建的图像数据采集自双目线阵CCD,基于线阵CCD的三维重建,包括了线阵相机标定,特征提取,立体匹配,三维重建几个环节。首先,对双目线阵摄像机的三维成像进行建模,在坐标系以及传统的面阵相机标定方法的基础上,给出了一种基于自制标定板的双目线阵相机标定方法。将双线阵CCD的空间关系分解为单相机的姿态角α以及双相机间的夹角β。分别对这两个角造成的成像畸变进行校正,完成对双目相机的标定。其次,为了抑制干扰,抵抗光照不足等影响,对图像进行了边缘锐化增强,以及采用特殊结构的平滑模板去噪等预处理。之后,根据汽车底盘在线阵CCD成像模式下,无旋转以及尺度缩放的特点,提出了采用垂直canny边缘作为汽车底盘特征的描述特征。最后,根据双目相机相同内容之间的特征匹配约束准则,对左右视图所提出的特征计算相似性,得到相似性矩阵后,用分段递归的匹配规则得到最后的匹配结果。有了正确的匹配结果后,就得到特征部分左右视的视差,视差经过推导就得到了三维物体的稀疏点云,根据物体完整边缘进而得到稠密点云。最后利用Opengl绘制出汽车底盘三维模型。本文对采集到的数十辆汽车底盘数据进行了三维重建,实验结果验证了本文提出的汽车底盘三维重建算法的有效性。