使用智能手机进行三维重建具有设备成本低、方便携带、易于获取实时反馈等优势，随着智能手机计算性能的不断提高，在智能手机上进行实时三维重建有了可行性。目前在智能手机上的实时三维重建算法普遍存在位姿估计不准确，算法效率低，建模质量不高，只能重建小场景等问题。
　　本文为解决上述问题，设计了基于智能手机的实时三维重建系统。系统由三个线程构成，分别是：建模线程，后端优化线程以及显示线程，建模线程负责彩色图像获取、初始位姿获取、关键帧选择、计算深度图及点云融合；后端优化线程负责闭环检测及位姿优化；显示线程负责模型表面提取及模型绘制。通过智能手机厂商提供的AR解决方案实时获取相机的位姿，在此基础上利用视觉词袋模型进行闭环检测并对相机位姿进行全局优化以获取更加准确的相机位姿，位姿优化同时对融合的模型进行优化。为适应智能手机的计算性能，使用稠密光流与三角化的方式快速生成深度图，并利用基于平面的双边求解器优化深度图，使深度图在平面部分更加平整，而边缘部分更加贴合彩色图像的边缘。在点云融合阶段，在传统截断距离符号场模型的基础上，增加了颜色的融合，使得系统可以实时重建彩色模型，并且引入哈希表存储的方式使系统可以重建出高质量的室内场景模型。针对智能手机利用OpenCL架构充分调用手机的GPU性能对算法进行并行计算加速。
　　实验的结果表明，本系统可以在智能手机端实时重建出高质量室内场景的彩色模型，并进行实时预览反馈。重建出的三维模型可以应用于物品展示、场景展示、AR应用等多个方面。