三维重构技术作为机器视觉研究的热点和重点，在工业测量、遥感测绘、电子商务以及考古等方面扮演了重要角色。本文在单目视觉测量方法的基础上分析了区域优化方法在三维重构过程中的影响和作用，提出了一种基于区域优化的三维重构方法，主要内容如下:　　1.考虑到图像中物体表面各点特征的相互关联性，结合单目视觉系统的成像模型，提出了一种基于图像灰度梯度变化进行累加运算的三维重构方法。该方法首先依靠图像分割等区域优化方法提取图像中目标物体所在区域，通过相应的光照反射模型推导髙度计算方程，综合考虑物体高度等因素对反射过程的影响，在反射线斜率计算过程中引入一个与物体高度相关的约束，通过对高度计算方程进行微分运算得到累加分量。然后根据物体形状特征确定累加运算的方向，结合累加方向上图像灰度梯度变化情况以及基本点髙度信息对提取的图像中物体表面各点髙度进行累加以及区域化运算。该方法对表面形状复杂的物体具有良好的适应性，通过对选取的微小器件和模型进行三维重构，验证了该方法的有效性。　　2.针对单目视觉系统本身固有的局限性以及不确定参数的多样性，依靠标定物或标定点等参照对象为相关参数以及各点髙度的求解提供计算依据。首先，结合单目视觉系统的特征以及实验需求，在张正友标定法的理论基础上，采用自行设计制作的标定板进行摄像机标定实验以确定相机内外参数，为后续实验作铺垫。其次，分析物体表面各点高度以及入射角求解过程中涉及的不确定参数与物体表面材质以及光强等因素之间的关系，在已知标定物或标定点特征信息的前提下，通过实验结合已推理得到的数学模型减少问题的自由度。最后，在特定的光源环境下，根据选定的参照对象的图像等信息求解不确定参数。　　3.结合工程应用的实际需要，对于视场中存在多个复杂表面形状物体以及背景信息丰富的情况，利用图像分割等区域优化方法分别提取重构对象的特征信息，同时在累加计算过程中运用区域化计算方式，避免了同一子区域中特征点髙度的重复运算。采用区域优化方法一方面排除了冗余信息的干扰，另一方面减少了三维重构过程中的计算量，在提升三维重构效率方面表现出独特的优势。本文通过分析对比微小器件和模型的重构结果阐明了区域优化方法在提升三维重构效率方面的积极意义。