目前,逆向工程领域中应用最为广泛的设备是基于光栅投影技术的三维扫描仪。此类设备具有测量精度高、系统稳定性高等特点。但由于测量原理的限制,三维扫描仪测量范围小,而且实际操作过于复杂。基于图像的三维重建技术是通过对实物进行图像序列采集,分析与匹配图像特征,进而重构待测对象三维模型的技术。该技术不仅具有操作简单、适用性强、成本低廉等优点,而且重建模型真实感较强,被广泛应用于3D影视制作、虚拟现实、3D游戏等领域。然而,限于上述应用领域的精度要求,基于图像的三维重建技术无法直接运用于高精度要求的逆向领域当中。因此,研究基于图像的三维重建技术的精度提高方案,并将其运用在逆向工程中将具有极强的理论价值与实践意义。为了提高这种无损测量的建模精度,本文提出一种改进的基于图像序列的三维重建方法。首先使用高斯滤波、中值滤波和直方图均衡化对图像进行预处理。然后通过PhotoScan平台通过分析图像特征点完成图像序列的自标定,并重构待测对象的稀疏点云。为了减小图像畸变的影响,使用张正友算法标定镜头畸变系数。随后使用PMVS算法对稀疏点云进行稠密化,并将产生的稠密点云做三角网格化处理得到三维模型。通过分析动态和静态对象的三维重建过程中所需图像的要求,搭建了两套基于相机阵列的图像序列采集装置。基于对三维重建方法的机理性分析,在上述装置基础上,对图像预处理方法、镜头畸变、相机的摄影参数、相机阵列布局、待测对象纹理和结构特征等参数对重建精度的影响进行了实验性研究。实验结果表明,图像预处理对建模精度的影响显著影响。随后根据最佳的系统参数,优化和改进了所搭建的系统。最终参照欧盟光学扫描仪测量检测标准(VDI/VDE2634),对标准块的测量实验结果表明优化后系统的重建精度明显高于某三维扫描仪的重建精度。