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伴随着信息技术的高速发展，三维重建技术逐渐应用到各行各业。比如利用3D打印进行工业设计以及改造传统制造业，而其第一步就需要获得稳定可靠的三维模型。电商行业也有三维重建技术的应用，像大型电商平台京东的虚拟试衣间项目就是期待获得用户的身体的三维模型，从而能够推出类似试穿之类更好的用户体验。另外，随着智慧体育的提出，三维重建技术也开始应用到体育科研当中。体育科研人员将运动员的录像进行三维解析以数字形式展现，进行技术分析，进而改善训练效果，提高训练水平。 目前，对物体或场景进行三维重建的技术主要分为基于图像的重建方法、基于主动光的重建方法和基于深度彩色图像的重建方法。基于图像的重建方法又可以按参与重建的图像个数分为基于单视角图像的重建方法和基于多视角图像的重建方法，双目重建就属于多视角重建。每种三维重建技术都有各自的优缺点及适用场景。 针对体育科研对运动录像解析的需要，本文实现了一个基于立体视觉的双目三维重建系统Sport3D，并将其应用到体育科研实验中。这一系统可以作为实验平台对其中的某个模块的算法进行测试。本文对立体视觉中的一个关键性问题立体匹配算法做了研究。立体匹配是寻找左右图像中的匹配点或者同名点从而得到视差的过程，是立体视觉中的重点研究内容，也是难点之一。 本文的主要贡献和创新点如下: 1)根据体育训练和比赛对快速三维建模的需求，开发一套双目重建系统Sport3D。该系统能够在5米、10米和30米多个距离进行双目重建，并且实验结果好于体育科研目前使用的软件。同时开放接口，以便于对三维重建中某个模块算法的测试和比较。该系统可用于:专业人员对重建技术某一模块的测试研究和体育运动录像解析，以及相关领域。 2)针对自适应权值的立体匹配这一经典算法的不足，提出了一种基于连通性的立体匹配算法。在构建权值过程中，自适应权值匹配算法只考虑了颜色差异和空间邻近差异，已经在理论上证明这种考量是欠佳的，没有充分利用有用信息。结合目前主流局部匹配算法中颜色相同或相近的区域具有一致的深度的假设，本文提出一种基于连通性的局部匹配算法。在计算权值时，对于同一个连通区域的像素，赋予相对较大的权值，否则赋予相对较小的权值，从而改善匹配的精度。通过实验证明，算法是有效的。