三维人脸重建一直是计算机图形学、计算机视觉等领域中的重要研究内容。在影视与动画、3D游戏、人脸识别等方面中都有着广泛的应用。相对于基于图像序列和视频的三维人脸重建算法,基于单张人脸图像的三维人脸重建方法用户输入量少,因此是目前人脸三维重建研究的热点课题。但由于单幅人脸图像缺乏深度信息,如何通过较低计算复杂度,在较短时间内重建具有真实感的三维人脸仍具有一定的挑战性。针对于此情况,本文提出了一种基于特征约束的三维人脸模型纹理映射与重建的方法,主要工作内容如下:(1)采用了人脸图像特征点自动提取和三维薄板样条函数完成人脸的三维形状重构,并利用人脸模型库建立通用三维人脸模型以及恢复图像特征点的深度信息。由于直接利用薄板样条函数对人脸模型变形会出现不平滑现象,本文提出了一种薄板样条函数平滑性调整的方法对三维人脸模型进行重建,使得三维人脸模型在形状恢复的同时,具有良好的平滑性。(2)提出了一种基于邻域多边形的保角平面参数化方法,建立了三维网格模型与二维平面域的映射关系。并利用泊松融合方法与标准肤色图片进行无缝融合获得纹理贴图,通过最小二乘粗对齐方式恢复三维人脸模型的纹理信息。针对粗对齐后特征区域如眼睛、嘴巴等的纹理偏移情况,本文提出了一种人脸特征区域分块优化的方法进行校正,最终得到了逼真的纹理映射结果。(3)对比了不同重建方法的人脸模型真实感与时间效率,并对三维人脸重建在三维试衣上的应用做了介绍。实验结果表明,本文提出的基于特征约束的三维人脸模型纹理映射与重建方法能在较短的时间内重建出具有真实感的三维人脸模型。最后,总结了本文主要的研究内容,并指出了今后工作重点。