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在计算机视觉领域，从二维图像重建物体三维轮廓形状是当前的一个研究热点，高质量的3D模型成为现代人们生活的迫切需求，广泛应用于逆向工程。传统的三维数据获取方法，如双目立体视觉，匹配精度低，激光三维扫描设备成本高等缺点，另外，传统的结构光重建技术存在效率与分辨率的相互制约，高精度、高可靠性、高分辨的三维重建仍然面临着挑战。
编码结构光技术被认为是最可靠的物体三维形貌重建技术之一，然而存在低分辨率、纹理受限、对光照敏感等缺陷，这也是此项技术实际应用的主要制约，本课题针对现存在的问题，实现一种基于彩色随机阵列的编码结构光方法，并且采用时间与空间结合的编码结构光技术，提出一种改进的彩色条纹编码结构光技术，引入聚类方法在RGB空间中实现匹配，从单幅图像实现稳健三维重建，结合时移方法可获得密集的三维数据。本文实现了一种高分辨率的稳健三维重建方法，主要工作和成果如下：
1．光模板编码。本文设计两种编码光模板，一种是以邻接正六边形窗口为编码码字的随机阵列编码；另一种是基于改进DeBruijn序列的条纹编码，选择红、绿、蓝三基色和白色作为编码颜色集，满足颜色空间距离足够大，引入等宽白色光条间隔彩色光条，增加空间分辨率，并采用时移方法，为实现静态场景的高分辨率重建创造了编码信息条件。
2．模板匹配。建立图像平面与投影光平面之间的正确匹配是一个复杂的问题，本文针对两种编码方法提出相应的算法进行匹配。在随机阵列编码中，采用harris方法提取角点，网格分割并匹配。在条纹编码中，首先将像素灰度转化成色彩特征向量，使用一维算子进行图像预处理，再检测光条边缘，利用聚类的方法实现光条颜色分配，最后直接解码光条在每帧模板中的位置。
3．结构光系统标定。系统标定是要获取各个传感器之间的关系以及自身的参数，标定精度决定整个系统的重建误差。本文把结构光系统标定分为摄像机标定和投影仪标定两步进行，运用平面标定方法标定非线性模型摄像机，同时建立投影仪一维简化模型，最后结合两者标定的参数对系统进行了精度分析。
4．三维计算。结合摄像机和投影仪模型，推导三维计算式，完成图像2D到空间3D的计算。
最后，本文通过实验实现了基于随机阵列的实物三维重建，重点研究基于De Bruijn序列条纹编码解码方法，获得高分辨率的石膏三维模型，实验结果表明，该方法可在日常光照下重建高分辨率可靠三维模型，能实现不同场景的三维重建，提高了三维获取的适用条件，并且对系统的精度以及误差产生的原因进行分析，本文提出的方法对自适应编码结构光技术有一定的理论研究意义。