场景视觉信息的获取是人类感知客观世界的主要途径，自麻省理工学院Adelson等人于1991年提出的全光函数以来，对全光函数中高维视觉信息的采集和捕获已成为场景采集与捕获的热门研究方向，并诞生出计算机视觉、图形学、信号处理、光学等多学科深度交叉的全新领域——计算摄影学。光场采集是计算摄影学的核心和基础，它是在传统成像机制的基础上，围绕全光函数各个维度视觉信息的采集和捕获，将硬件设计与软件计算相结合，突破传统摄影采集方式的局限，全方位、真实地获取场景的高维视觉信息。本文围绕动态光场采集与三维建模的关键技术开展深入研究，实现了一个直径10米，高度7米穹隆形七维动态光场采集系统。该系统可实现光照与多相机的高速且精确的同步控制，实现多视点变光场的动态光场采集，满足多目标对象动态场景的采集，并就多目标对象场景恢复进行研究，实现多视点致密三维建模。第一章，绪论，介绍国内外研究机构光场采集与三维建模技术的研究现状。第二章，介绍本文设计的实现动态光场采集系统，采集系统架构设计与实现过程。整个采集系统钢架结构可拓展与灵活性强，可以根据采集目标表面复杂程度等不同随意调整视角与光场；通过多相机阵列拍摄与发光二极管快速变化的光照配合，采用分布式同步控制，精确同步变化光照与多视角采集；针对多相机阵列的校准问题，采集系统软件的实现等问题，系统都具有令人满意的解决方案。第三章，介绍基于轮廓的三维重建算法。实现了一个快速针对视频图像序列的前景-背景分割算法来得到轮廓图，根据轮廓图信息，基于现有已成熟的精确多面体可视凸壳算法生成可视凸壳，并对生成可视凸壳的三维网格进行基于泊松圆盘采样的优化措施。由于轮廓信息的提取准确与点云生成的优化，基于轮廓的三维重建算法的得到的三维模型，其完整度和准确度高。第四章，介绍实现基于点云的多视角三维重建算法的研究。实现的算法主要包括的三个步骤：点云提取、点云融合、点云三角化，主要研究对遮挡、噪声及无纹理区域都具备鲁棒性的匹配算法、边沿点/隐藏点检测与融合、视角内点云去噪、基于置信信息的泊松表面重建，重建表面规整等问题，基于点云的重建框架获得高鲁棒、质量满意的三维重建效果。最后第五章总结全文的研究工作并展望后续的研究工作。