基于图像建模是计算机视觉中一个重要研究方向,本文结合摄影测量学和虚拟现实相关技术,由单幅结构化的场景图像来研究和讨论图像建模。主要工作包括以下几个方面:1、比较了几种常见边缘检测算法的优缺点,选择Canny算子提取图像边缘,针对Hough变换耗时费存储空间的缺点,采用概率Hough变换检测目标直线,再由拟合求交点来确定灭点坐标,提高灭点的计算精度。2、根据灭点属性确定摄像机内、外参数。从摄影测量学角度出发,重点研究了确定外方位角元素的两种方法,根据实际结果选择精度较高的方法确定旋转矩阵。3、将目标物体转化为长方体模型,考虑到单幅图像中相对深度对长方体长、宽、高三参数的精度影响很大,对相对深度算法进行改进,提高长方体模型三参数的精度,进而计算出目标物体中特征点的三维坐标,实现目标定位。4、通过VRML编程实现模型重建与显示,在纹理映射时,为了降低模型表面纹理变形程度,将图像按一定规则分成多个小块映射到生成的模型表面,使得重建效果更加逼真。本文通过具体实例建模验证了所用算法的正确性和系统实现的可行性,该算法在城市规划、古建筑的重建与保护、基于图像的测量及虚拟漫游技术等领域具有很广阔的应用前景。