随着摄影测量与计算机视觉的发展,基于多幅图像三维重建技术受到众多研究学者的重视。它通过从多幅图像中重建目标场景的三维模型,是真实感三维建模和虚拟现实中的重要手段之一。目前其研究成果已应用于数字化城市、医学成像及机器视觉等领域。但由于物质文化遗产常表现为轮廓线曲直兼俱、形状凹凸皆有等复杂几何形态特征,导致目前多幅图像三维重建技术难以重建出高保真、高细节的三维模型。因此,本文针对物质文化遗产的几何形态特征,采用从运动中恢复结构的方法实现三维点云重建方法,利用改进的泊松算法进行表面重建,运用马尔可夫随机场模型达到最佳视图的纹理映射,最终实现真实感三维模型的重建。本文具体的研究内容和成果如下:(1)在分析传统三维重建方法存在的弊端、剖析多幅图像三维重建方法的优势以及总结物质文化遗产三维重建研究现状的基础上,对多幅图像三维重建的现有主流算法进行对比与分析,提出多幅图像进行物质文化遗产三维重建方案以及原型系统设计的研究思路和技术路线。(2)展开了基于多幅图像的物质文化遗产的三维点云重建研究。本文主要采用从运动中恢复结构的方法实现三维点云重建:首先,运用尺度不变特征变换算法实现特征点提取,并采用最近邻匹配算法结合RASAC模型剔除噪声,实现图像间的特征点的正确匹配;其次,采用分层逐步相机标定的方法,逐步由射影重建到度量重建,获得度量重建的相机内外参数;接着,利用物方面元多视图立体视觉算法对图像进行深度估计,实现从图像中获取三维点云。最后,以实际场景的雕塑、古代与近现代建筑作为实验对象,验证了基于多幅图像的物质文化遗产三维点云重建的算法框架的可行性及有效性。(3)提出了一种基于高斯滤波的改进泊松算法。针对泊松表面重建算法在点云数据的网格化中仍不能有效满足“细节保持与噪声平滑”的平衡问题,通过将高斯滤波引入传统泊松算法的点云数据等值面的向量场估计步骤中,一方面实现对点云拓扑结构的更准确估计以及对点云噪声的有效平滑;另一方面通过调节高斯滤波中的标准差参数,实现对网格化的细节保持与噪声平滑的细微控制。最后,以形态复杂的雕塑为实验对象,利用改进的泊松算法进行点云网格化,验证了改进算法的有效性。(4)提出了一套图像三维重建的鲁棒性较高的纹理映射方案。针对目标场景常常存在遮挡与自遮挡情况,以及光照条件变化、不同图像上的亮度可能不同等问题,拟定并实现了基于马尔可夫随机场纹理映射方案,从全局角度较好地解决了网格模型中相邻面片之间纹理的颜色与光照差异问题,实现真实感较高的纹理映射。(5)设计并实现了基于多幅物质文化遗产三维重建的原型系统。系统不仅能重建出目标场景的真实感三维模型,而且还能支持模型的交互式编辑与参数的快速提取。最后,以福建省物质文化遗产中的石雕与土楼作为实验对象,进行典型的物质文化遗产实例的多幅图像三维重建实际应用。