获取物体的三维结构和三维信息在工业测量、产品控制、物体识别、逆向工程等多个领域中都有广泛的应用，也因此有很多关于三维重建的方法，之前关于该方面的研究主要集中于基于点的三维重建，本文在基于点的三维重建的基础上，实现了基于曲线的三维重建。　　 主要研究内容包括:图像预处理;摄像机标定;曲线骨架提取;曲线拟合以及曲线的重建。　　 对于自由拍摄获取的图像，本文在对其处理时没有采用传统的单一处理方法，而是将高斯模糊和拉普拉斯算子相结合，获取了高清晰度的图像边缘。同时在此基础上对曲线进行了骨架提取，对传统的形态学算法进行了改进，给出了一种新的骨架提取的细化算法模板，使提取的结果避免了传统算法中骨架崩坏和分支的劣势，提高了精度。　　 本文在基于点的重建理论的基础上，将骨架提取所得到的曲线进行拟合，转化成离散的点，运用点的重建理论，获取到曲线上点的三维坐标，在此基础上进一步实现了曲线的对应匹配关系，并对其进行了相关的优化，最终实现了基于曲线的三维重建算法。　　 在以上的基于多幅图像的曲线三维重建理论的基础上，通过实验实现了相关的结果。实验结果表明，该方法相对于基于点的重建设备要求不高，操作也较为简单，而最终结果的精确性和鲁棒性都有所提高。