物体的三维重建问题是虚拟现实和三维可视化领域的研究热点。论文主要研究物体三维数据点云的实现技术。以双目立体视觉的基本原理作为理论依据,构建由多台CMOS摄像机构成的双目立体视觉实验系统,开展了立体标定、匹配和三维点云数据生成,处理等的研究实现过程。论文主要工作如下：(1)通过对几种摄像机标定技术对比分析,确定采用基于2D平面方格点的摄像机标定方法。在此基础上,构建自己的实验平台,使摄像机环绕物体一周,拍摄图像并标定出每个相机的内部参数及两两相机之间的结构参数。(2)经过两两相机之间的标定,求出的透视投影矩阵并不是相对同一个世界坐标系的。首先利用两两相机之间的相对旋转关系,求出每个相机针对统一世界坐标系的旋转关系。其次用求得的统一旋转关系,求出统一平移关系。然后对每两幅图像进行极线校正,使变换后的图像对具有平行外极线。最后用Harris角点提取得到的匹配点对作为种子点集,采用区域增长算法形成稠密视差图。(3)以两两图像之间形成的稠密视差图为基础,通过三角形法计算匹配点对的三维坐标。将结果拼接,得到高密度杂乱点云。设计实现了基于八叉树与四叉树模型的降采样算法,使用此算法对点云进行了降采样处理。最后通过三种噪声度,去除了浮于点云表面的错误点。