随着恐怖活动加剧和车辆的普及，在国内外，利用汽车底盘夹带毒品等违禁品或是炸弹等危险品的犯罪事件多有发生，对公共安全造成极大威胁。在我国，对汽车底盘异物的检测长期以来依靠人工检测，已不能满足检测需求，迫切需要开发出“汽车底盘异物智能图像识别系统”，该系统的核心技术即利用双目线阵CCD对汽车底盘进行三维重建。　　本文围绕着三维重建的一般步骤:相机标定，立体匹配和三维重建展开研究。　　从面阵相机的成像模型以及标定方法出发，研究和分析了的相机标定理论，并在此基础上，针对利用双目线阵CCD对汽车底盘进行三维重建这一具体问题，考虑工程应用的实际操作性，提出了一种双目线阵CCD的相机标定和畸变校正方法。该方法基于单应性变换的三维信息原理，根据左右相机间的单应性关系，以及线阵CCD的成像原理，将双目相机间的空间关系分解成姿态角与错切角的关系。通过对设定靶图进行采集后，根据其数据进行拟合求解，获得畸变前后的数据映射关系，对姿态角和镜头畸变进行校正，再根据求出的错切角完成相机间的标定，实现对具有镜头畸变的双线阵CCD的标定。实验结果表明，标定和校正精度满足后续三维重建中图像匹配的需求。　　对于立体匹配，考虑线阵CCD图像没有旋转和缩放等特点，提出了一种基于纵向边缘特征的匹配方法。提取图像中的纵向边缘作为匹配基元能够反映图像中物体的整体信息，从而获得视差信息。　　最后，根据左右图像匹配对之间的视差信息，结合立体物的轮廓，得到不同的高程平面，利用OpenGL进行三维建模。