三维模型构造技术实现了对现实空间模型信息的数字化表示,将客观现实的三维模型在计算机中真实的再现。目前,随着三维重构被越来越多的应用于各个行业和领域,对重构的时效和精度也有了越来越高的期待。本文研究将体重构方法用于Kinect相机的三维模型重构,确定了利用对模型体素化得到的全局数据立方体进行三维重构的方法,将体重构方法分为三维模型体素化和环路闭合检测两个过程,其中体素化又可以分为SDF值与彩色纹理的计算和融合两个子问题,体素化过程中需要使用三维运动估计得到体素的全局数据。研究内容主要包括:首先,提出了一种基于体素的三维重构方法。该方法根据体素中的属性值进行三维重构,因此需要解决体素中各项属性值的初始化计算和更新问题。根据Kinect获取的深度和彩色图像信息,本文完成了体素到最近表面的距离即SDF值的计算和图像彩色纹理的融合等工作。SDF值的计算量较大,本文使用投影点到局部表面的距离近似替代;并将不同帧的图像信息更新到对应的体素中,在进行SDF值的增量式更新和RGB信息融合时使用权重函数进行优化。其次,提出了一种基于光流法的三维运动估计方法。使用该方法计算图像间旋转和平移变量用来估计当前摄像机姿态,通过摄像机姿态计算模型在体中的位置。本文在刚体运动、Lucas-Kanade光流法的基础上提出了三维模型运动参数计算公式,并基于图像金字塔理论,从图像金字塔最高层逐次向下计算三维模型6自由度运动参数。根据运动参数计算出旋转矩阵和平移向量,并利用上一帧图像的摄像机姿态计算出当前帧的摄像机姿态。最后,提出了一种基于视觉字典的环路闭合检测方法。该方法对每一帧图像进行特征提取并生成视觉单词,构建视觉字典。依据图像间的视觉单词匹配度估算图像相似度,通过闭环假设的后验概率分布预测下一帧图像是否发生闭合。实验验证本方法能够较为准确的检测到闭环,防止不断引入冗余图像导致重构精度下降,使三维重构的效率和精度都有一定的提高。理论分析和实验结果表明,本文的研究能够获得效果较为良好的三维重构结果,为三维重构技术的发展提供了有益的参考和帮助。