在陆地资源逐渐面临枯竭的今天,人们对海洋资源寄予了热切的期望。海底蕴藏着丰富的能源,种类繁多,数目巨大,例如海底蕴含的天然气水合物是一种潜力很大、可开采的新型能源,几乎相当于全球范围内煤、石油、天然气三者总量和的两倍。由于海下的环境远比陆地上复杂,在进行海底勘察、开采的过程中,立体视觉技术是一种必不可少的辅助手段,在导航、定位、勘察地貌、三维重建等方面都起到了关键的作用。本文采用双目立体视觉技术,主要对水下环境中图像的三维重建进行了研究,为水下三维重建的研究工作给予了强有力的支持。本文的具体工作如下:首先,采集水下场景的图像时,不同于在空气中的传播方式,光线经水、玻璃和空气三种介质后才在相机的成像面上成像。由于光的传播特性,在不同介质中传播时发生折射现象,光路发生改变,使得传统的成像模型不适用于本文。本文结合相机的成像原理,详细推导了水下双目立体视觉的投影模型和反投影模型,为后续空间三维点的重建奠定基础。其次,分别提取左右两幅视图中的特征点,并将左视图中的特征点作为初始的种子点;本文创新性地引入均值漂移(Mean Shift)算法,对左图像进行基于色彩值的图像分割,即将具有相同色彩值的像素点划分为同一区域,提出了基于Mean Shift算法的候选点扩散准则,作为后续种子点扩散时的约束条件;对每个扩散点,本文确定了相应的候选区域,并且提出了重投影相似距离法用于确定匹配对对应的空间三维点,最终实现了由稀疏匹配到准稠密匹配的转换,获得了更多的图像特征信息。接下来,由准稠密的匹配对得到了三维点云数据,由于点云的数据的不均匀分布,本文采用了克里金插值算法对点云数据进行插值,然后采用表面重建算法对插值后的点云数据进行重建,由每个三维空间点生成有方向的面片结构,得到了最终的三维重建结果。最后,本文利用实验室的双目立体视觉实验平台进行了实验,给出了实验设备的相关信息,将实际采集的水下场景的图像采用本文算法进行了实验,给出了实验结果,并针对实验结果做出了详细分析,给水下重建工作提供了有力的支持。