在计算机视觉领域,对三维重建算法的研究是重点方向。通过这项技术,可实现将现实存在的物体重建出其对应的三维模型。它在医疗、三维测量、机器人导航以及文物保护等不同领域都有广泛的应用,前景一片光明。目前,虽然重建物体的三维模型的方法众多,可是这些方法或者依赖昂贵精密的设备,或者重建效率低,需要大量的计算时间,亦或其重建精度比较差。因此研究高效实时并且成本低廉的三维重建系统意义重大,这也是本文的研究方向。本文研究了基于结构光的实时三维建模算法及其实现,包含以下方面:在设备标定过程,研究了一种利用辅助摄像机定位手持重建装置的系统标定方法。设计了一个立方体作为手持重建装置的标定参照物,各面贴有不同颜色的棋盘格。通过辅助摄像机获取立方体图像,检测出立方体表面上的棋盘格角点,继而计算出立方体的位置,也就实现了对手持装置的定位。通过数学论证,得出了两次重建过程中立方体相对位置与两组点云相对位置之间的关系,使得点云拼接的过程计算量大为减小。在进行立方体表面棋盘格角点检测研究的时候,研究出一种基于Harris算子的棋盘格角点筛选算法。首先探讨了Harris算子的角点提取的技术原理,接着根据立方体表面棋盘格角点局部图像的中心对称性,研究出一种角点筛选算法,能够很快速准确地提取出棋盘格角点。方便后期对立方体的定位,也可应用于改善常用的标定算法的角点检测。基于结构光的实时三维建模。研究了一种基于伪随机序列的编码结构光图案,其编码方式简单,解码较为容易。然后研究了在投影此结构光的情况下,并行处理颜色纹理重建的方法,省去了后期纹理贴图的步骤,加快了整个系统的重建速度。设计并实现了一套结构光实时三维重建系统,包含了硬件平台的搭建和软件模块的详解。硬件系统采用的设备都是日常的廉价设备。软件系统操作方便交互性好。经过实验,该系统确实可以实时重建物体的三维模型。