基于计算机图形学的计算机辅助设计在纺织服装工业有着重要的应用价值。在服装虚拟展示系统中如何根据模特的一系列照片重建出模特的三维模型将具有重要的研究意义。基于图像的三维重建是根据图片序列来重构物体或场景的。三维重构算法领域涉及到图像处理、计算机图形学、虚拟现实以及模式识别等诸多领域。本课题结合国家重点学科“服装设计与工程"服装CAD与美化服饰等方面的研究,在应用计算机图像图形处理、CAD、人工智能、图形学与显示等方面的新技术、新成果的基础上,研究服饰三维虚拟这一新兴、交叉领域中关键性的理论、应用问题及其有效解决方法。现有的三维信息获取手段有很多,例如可以利用现成的建模软件,如3DMax、Maya等构造三维模型,此类软件由于可以无中生有地构建人造物体以及添加渲染效果因此被广泛运用于影视作品中。这些软件的操作十分复杂,建模所需要的周期长,需要大量熟练这类软件的操作人员,使得制作成本很高,制作周期很长。使用一些专用仪器设备,例如三维扫描仪或激光测距仪可以获取现实物体的三维模型,并且通过这类设备重构出的物体具有相当高的精度。这类设备使用比较方便,建模时间也比较短,但是,这类设备的研发经费很高,设备昂贵,对于一些无法搬运的物体或者室外较大的物体无法适用。在现实中的众多应用中,对重建结果的精确度并无较高要求。在这些应用中若使用三维扫描仪则会造成资源浪费。因此一种能够简易快速的仅从图像序列进行三维重构的方法被提出。该方法充分利用图像序列的信息(例如颜色或轮廓信息),仅依靠普通成像装置得到不同角度成像,依此计算出物体的形状或方位等三维信息。这种方法的核心算法容易被理解和实现,无需借助任何专用设备,成本低,是当下研究的热点。根据多角度影像序列建模不仅大大促进商用数码相机或摄像机的应用,而且在为视觉工作人员降低了工作量的同时提高了工作效率。为了避免传统机械标定相机内部参数带来的误差,本文提出一种借助双平面镜计算相机内部参数的自动标定算法。这种自动标定算法依赖物体的投影轮廓线来计算相机内部参数,物体的轮廓线对视觉外壳等三维重构算法也有非常重要的意义,文中提出一种基于颜色信息的背景差法和基于区域的背景差提取场景中的目标轮廓,以提高轮廓提取的准确性。为在理想时间内计算得到轮廓凸点以实现该自动标定算法,提出一种计算多边形凸点的动态规划算,相比穷举算法将时间复杂度由O(n3)降低到O(n2)。最后给出通过双平面镜中对象的轮廓凸点投影得到相机参数的方法。