三维重建技术广泛的应用在数字城市和考古学领域,目的是还原真实场景和更好的保护文化遗产。目前,常用的三维重建技术有立体测量技术和激光扫描技术,两种方法各有利弊:立体测量系统可以获取高分辨率的影像信息,但缺少空间密布的点云分布;激光扫描系统可以获取稠密的高精度点云信息,但纹理信息的获取远不及影像分辨率。若能将二者相结合,相互取长补短,就可以实现模型精度与外表纹理的完美统一,实现真三维模型重建。文中综合四目立体视觉系统和三维激光扫描系统的优点,将两者数据通过配准融合实现高精度且具备真实纹理信息的真三维模型。如何自动实现二维-三维数据融合是本文研究的重点之一。为解决该问题,实验场景中布设标志点,这是激光扫描点云拼接的必要条件。若立体测量系统能同样利用这些标志点,就可以实现二者坐标的统一。根据标志点在两个系统中的空间位置关系,将二维-三维数据融合问题转化为三维-三维融合问题,通过计算两个系统的平移旋转矩阵进行坐标转换,获取点像对应信息。为了实现自动化,文中提出一种基于核线和空间约束的标志球球心坐标自动提取算法。对于大场景,采用多视角数据采集方式。为了对比研究,文中通过两种方法进行模型重建。方法一对每站点云单独重建,每站点云Delaunay三角化后根据点像信息进行纹理映射,得到单站带纹理的模型,最后将相邻站模型利用标志球空间位置关系依次拼接起来,融合后得到完整三维模型;方法二根据点像信息给点云赋色,然后将带颜色的点云先利用标志球关系粗配准后再通过ICP算法进行精配准,经过点云融合,得到完整的带颜色点云集,最后对点云集三角化,获得完整的三维模型。两种方法都需要对点云进行三角化处理,针对传统三角化时间消耗长和三角化质量不高的问题,文中使用一种基于排序和重心Voronoi优化的Delaunay三角化算法,大大缩短了程序执行时间。文中以武汉大学工学部“世纪广场”石雕和文理学部“爱因斯坦”雕像为实验对象。对比实验证明,两种方法都能得到完整的高精度且具备真实纹理信息的真三维模型,但方法一的纹理信息更为精细。对比实验验证了自动提取标志球球心三维坐标算法的可行性和优化的Delaunay三角化算法的有效性,可以很好地实现立体影像数据和激光点云数据的融合,完成真三维模型的重建。