本文试图利用小波分析这一数学工具,结合数字摄影测量视觉和计算机视觉技术解决数字城市三维重建中首先需要处理的问题:基于遥感影像的建筑物三维模型的半自动化提取的关键技术.其中如何实现技术的自动化与智能化,是笔者努力的目标.在研究过程中就某些具体问题提出了一些新的思想和方法.这些工作包括:1.系统分析和总结了遥感影像边缘特征提取的理论和方法,并分析和比较了一些经典和具有代表性的边缘检测算子的性能以及高精度边缘检测的准则.针对从影像上自动或半自动提取三维建筑物的应用需求,力图寻找出一种新的符合人类视觉感知特性的有效的线特征提取的思路.2.研究了基于小波分析的多尺度特征提取方法,提出了一种具有对称性、近似紧支性和良好的局域正则性和平滑性的ASWlet小波基函数以及相应的滤波器.为实现建筑物边缘检测提供了有力的工具.3.研究了具有正交性与对称性特点的双正交小波的影像分解与重建方法,并重点讨论了第二代小波的提升框架的理论,给出了提升方法的基本描述和基于线性变换的提升算法、并实现了线性预测函数与更新函数的设计.特别着重讨论了本文所提出的ASWlet小波分解与重建的提升算法和边界拓延方法.4.讨论了基于遥感影像的建筑物半自动提取的基本原理和方法,并提出了一种新的角点自动识别算法,同时讨论了不变量特征参数的描述与基于小波变换的特征匹配方法,给出了特征参数匹配的数学模型,为半自动地从遥感影像上提取建筑物模型打下良好基础.5.在利用小波分析技术进行影像边缘检测、角点识别、特征匹配的基础上,研究了立体影像上自动提取建筑物模型并进行三维重建的方法.并对建筑物模型的抽象表达、建筑物三维模型的数据结构等问题进行了探讨.6.对单影像上半自动提取建筑物的方法和过程进行了理论和方法上的探讨,并给出了无控制条件的单影像建模的实现方法.并解决了各独立局部坐标系的统一整合的问题.7.最后,根据本文所研究的理论方法,构建了一个基于小波分析的建筑物三维重建系统原型.从而检验了本论文中理论的正确性与可行性.本文以遥感影像为基础,深入探讨了小波分析技术在建筑物提取关键技术环节上的应用.通过实验证明,提出的理论是可行的,精度较高,具有较强的实用性.对于实现遥感影像的建筑物三维几何模型的自动提取及重建具有重要的意义.