光学显微三维成像技术是一项集光、机、电、计算机及图像处理于一体的新兴技术。此项技术以其能够实现非接触测量可视化以及三维超分辨能力，使其在生物医学、微加工质量检测、微廓形测量、材料分析以及表面粗糙度测量中得到了广泛的应用。显微图像三维重建技术在二维图像分析的基础上发展起来的新兴技术，与二维图像相比，它能够提供更多更全面的被测对象的信息，是实现微廓形三维可视化测量的基础，是近十年来发展最活跃的领域之一。 论文研究了基于显微序列图片的表面三维建模技术所涉及的关键问题，具体分为图像预处理、特征提取、立体匹配，三维重构以及显示等。论文针对显微图像的特点，采用滤波、阈值分割及边缘检测等处理方法，在预处理阶段去掉了大部分图像噪声，提高了对比度，为特征提取与匹配提供了很好的数据源。根据特征检测的基本原理，论文选择了Canny算子对显微图像处理，利用Freeman链码方法对显微图像进行了特征提取。论文选择OpenGL类库和VTK开发包进行三维表面重构，并实现了三维表面显示和交互，给出了数据预处理、三维散乱点三角剖分的解决方案。对三维敖乱点云数据做了初步处理，实现了散乱点的Delaunay三角剖分。同时论文研究了摄像机自标定算法，并对所用数码摄像机Lecia DFC480进行了初步标定。 论文结合序列显微图像，对显微图像的二维预处理及其三维信息重构方法进行了系统的研究，对其中涉及的基本理论和基本方法进行了初步的探讨，为进一步实现微廓形三维可视化测量打下了基础。