虚拟现实技术的发展需要获取虚拟环境中各实体的三维模型。而基于图象的建模技术是近年来兴起的一种备受关注的物体三维建模方法,试图从二维图象数据出发获得特定物体的三维模型数据。树类物体作为一种普遍的自然实体,其三维模型的建立在自然景物模拟和医学生物学方面都有重要的意义。本文讨论了基于图象的树类物体的三维重建问题,研究了利用双视点图象重建树木枝干模型的方法。同时,对其中涉及的图象分割和识别技术进行了探讨,研究了足球视频序列中球员的分割和跟踪算法。本文的主要内容包括:1.提出了一个从双视点图象重建无叶树类物体三维枝干模型的方案。利用基于立体视觉的点重建方法,通过树木二维主干骨架点的对应来重建树木的三维骨架,然后在三维骨架上加入宽度信息生成树木枝干的三维模型。提出了一个自动获取树木二维主干骨架数据的方法,实现了二维骨架点对应关系的求解以及三维骨架点的重建、简化和枝干表面网格的生成。实验表明,本文提出的方案在交互量很小的情况下保证了重建质量,是一个确实可行和有效的树木重建方法。2.提出了一个对足球比赛视频序列中的球员进行实时分割和跟踪的算法,实现了球员的分割、队属辨别和跟踪。(1)根据足球场地的颜色特征,利用颜色分量差值的统计信息,实现了视频序列中球员的自动分割;(2)充分利用图像的颜色信息,将球员与两球队模板各颜色分量的归一化统计直方图作相关性比较,辨识球员所属的球队;(3)利用球员的上下文信息,结合基于相关的模板匹配方法,实现了球员的跟踪。本算法成功实现了足球场景中球员的实时跟踪,很好地处理了不同队的队员发生遮挡的情况,并能处理多人遮挡情况。目前,基于图象的树类物体的重建技术还处于发展的阶段,还有许多问题需要解决。其中,由于树木枝干的复杂结构,还需要进一步的研究以更好地完成枝干图象的自动分割和识别工作。尽管如此,基于图象的树类物体的重建技术仍然蕴藏着巨大的发展潜力,受到人们的广泛重视。