近年来,计算机视觉的应用受到人们的广泛重视,得到了迅速的发展。其中,三维重建技术一直是计算机视觉研究的热点和重点之一,它的目标是利用多幅图像重建三维场景。高仿真的三维重建技术正逐渐使用于各种模拟场景和智能系统中,例如机器人导航,虚拟现实,计算机图形学,视觉检测,通讯交流等领域。对于重建过程的灵活和简单性的要求也越来越高。本文对三维重建的若干关键技术进行了深入的研究,构建了完整的多视点重建系统,主要研究工作有:1、摄像机标定。详细介绍了摄像机几何和成像的原理,在此基础上给出了本文采用的标定方法,对图像进行了畸变矫正,取到了令人满意的摄像机标定结果,在一定程度上优化了张氏标定法。2、特征提取与匹配。简述了特征和尺度的概念,介绍了经典的特征提取方法和特征描述符,并采用了一种基于SIFT描述符的优化算法,成功的降低了SIFT的维度,实时性得到显著改善。3、基于多幅图像的三维重建。首先简述了双视点几何的基础理论,包括基础矩阵和本质矩阵的概念,然后详细介绍了利用RANSAC鲁棒方法计算双视点几何结构。最后给出了基于多幅图像的三维重建算法,包括选择两幅图像进行原始重建,增加多视点,利用集束调整技术优化重建结构等步骤。本文采用结构与运动恢复的方法,利用普通摄像机拍摄的图片,取得了令人满意的重建模型,在实时性和灵活性上有了显著的提高。