多视角三维重建技术是逆向工程的核心技术之一,具有重要的研究意义和工程应用价值。而面向狭窄场景的高精度多视角三维重建对于口腔诊断、义齿设计以及机械结构测量等工作具有至关重要的作用。常见的多视角三维重建技术主要有点云获取、点云滤波、点云配准和点云网格化等,其中点云配准算法的性能将直接影响到重建结果的可靠性与准确性。为此,本文研究了适合狭窄场景点云的获取与预处理方法、成对点云配准方法、多视角点云配准方法以及点云后处理方法等。本文主要的研究工作和创新之处体现在:（1）研究基于双目线移结构光的多视角点云获取与预处理技术。首先利用基于双目的线移结构光方法进行狭窄场景下的单视角三维重建,并在此基础上实现多视角点云的获取。然后对采集到的多视角点云进行点云滤波、点云精简等预处理操作,最后提出一种基于点云平均距离的参数设置方法,为点云处理的参数设置提供有效信息。实验结果表明,利用提出的点云获取方法和点云预处理技术,能够获得高质量的连续多视角点云,而提出的基于点云平均距离的参数设置方法能够提高点云配准的自动化程度。（2）研究多策略融合的鲁棒成对点云配准算法。根据狭窄场景下的相邻视角点云的特点,针对传统成对点云配准方法在研究场景下鲁棒性较差的问题,本文提出一种多策略融合的成对点云配准方法。利用点到面的迭代最近点算法、粗到精的迭代最近点算法和基于快速特征直方图的配准方法对相邻视角的点云进行配准并评价,三种策略融合的配准方法保证了相邻视角点云配准的鲁棒性。实验结果表明,本文提出的多策略融合配准算法能够鲁棒高效地配准狭窄场景下的相邻视角点云,为多视角点云配准提供良好的配准基础。（3）研究基于回环检测和位姿优化的多视角点云配准算法。为了做到鲁棒高效、高精度的配准,本文提出了一种基于位姿图和回环检测的多视角点云配准方法。首先利用提出的多策略融合点云配准方法进行相邻视角间的连续配准并在此基础上进行关键帧筛选,在关键帧之间采用提出的基于距离约束的回环检测方法进行回环检测,然后根据相邻点云配准结果和回环检测结果构建位姿图,最后对位姿图进行实时优化,实现增量式的多视角点云配准。实验结果表明相比于现有的多视角点云配准方法,本文提出的多视角点云配准算法在狭窄场景下具有较好的鲁棒性、效率和精度。（4）研究基于多视角点云配准的点云后处理技术。由于配准后的点云在重叠区域存在冗余信息,本文提出一种基于多视角点云配准的点云融合方法,采用删除或加权的方式剔除重叠区域的冗余点云。针对融合后的点云模型存在分块的现象,本文采用基于密度的点云聚类算法提取出所需的关键点云,然后利用基于移动最小二乘的点云平滑方法对整体模型进行平滑。最后通过比较多种点云网格化方法,选取出适合的点云网格化方法进行网格化,以获得高质量的稠密网格模型。实验结果表明,本文提出的多视角点云融合方法能在保留点云细节的条件下极大地减少点云的点数,提高了点云后处理的效率,在此基础上本文所采用的点云分割、点云平滑和点云网格化方法能够进一步获得高质量的网格模型,这证明了本文系统的可靠性。