近年来,三维重建越来越受到更多计算机视觉领域学者的重视,随着三维重建的要求越来越高,其难度也愈加明显。三维重建的难度在于以下几个原因:物体移动的范围、采取受噪声影响的三维点群的精确度、点群之间互相的遮蔽情形、三维重建的速度等因素。近年来提出的重建方法中,图像数据的捕捉都在简单的场景或是将目标置于旋转平台上。所以为了减少场景的限制,在本论文中,探讨如何使用与目标同类型的三维模型去辅助用户检测目标的姿态及位置,并达成重建的目的。本文通过单RGB-D相机获得了3D图像,提出一个基于RGB-D视频的面向模型的三维物体检测与重建的方法。利用RGB-D图像数据具有丰富信息的特点,有效增加目标检测与姿态估计的准确率。利用事先建立的三维目标样本所提供的不同视角的RGB-D数据,可以准确地检测输入图像的目标,且在相机的内部与外部参数无法得知的情况下,有效进行目标姿态估计。利用改进的追踪与对齐技术,本论文所提出的3D目标重建技术可实现扩增实境应用的3D图像显示、互动及场景重建的需求。与传统使用少量特征的姿态估计相比,该方法能更有效地重建高质量的三维物体。为了验证重建系统的可靠性,将本文所使用的方法与其他姿态估计的方法进行比较,结果表明本方法具有明显优势,证明重建系统能够有效地检测目标与姿态估计。