近年来,随着无人机技术的迅猛发展,它在各方各面的应用中扮演着越来越重要的角色,人们也将其用于陌生环境的探索,而视觉算法的进步让视觉场景重建成为了热门的研究方向。视觉重建以其出色的性能、低廉的价格在众多应用场景脱颖而出,例如AR、VR等。而利用无人机进行视觉场景重建成为了一种全新并极有前景的研究与应用方向。本文对利用无人机进行二维及三维的视觉场景重建进行了研究,设计并实现了相关算法及系统。针对无人机在场景中完成特定任务的要求,提出了对场景进行二维重建从而进行语义地图的路径规划的方案;针对无人机受续航所限及精度要求的三维重建,本文提出了基于视角点规划的视觉重建方法,具体如下:首先,无人机在场景上方拍摄俯视图像,构建全局地图,通过目标的提取及连通区域的检测,获取所有目标的位置分布与视觉信息。对目标进行识别,全局地图即可转换为语义地图,据此对无人机的飞行路径进行规划,可以实现对目标的高效访问。其次,为实现对场景中目标的三维重建,无人机在场景上方通过视觉深度估计及深度滤波器得到目标在场景中的俯视深度,本文提出了将深度转换为粗糙的点云模型,根据点云信息计算重建所需视角点位姿,而后将点云模型转换为八叉树地图,结合视角点的分布对重建的路径进行规划,实现了更加完备的视觉重建。