随着计算机图形学、计算机视觉的快速发展,三维重建技术作为研究热点之一已经被广泛应用在医学治疗的病变器官重建、手术过程重建以及文物发掘前遗址原貌重建和发掘之后文物保护等领域。因为价格平民的Kinect可以同时获取RGB图像、深度图像,因此目前利用Kinect进行多维重建的研究已经成为趋势。本文以Kinect获取的深度图片中包含的深度信息为研究背景,对三维重建过程中的所需的技术进行研究。对三维重建过程中的相机定标、配准算法优化等技术进行着重研究,本文主要工作如下。针对采用物理棋盘对相机标定精度误差过大的问题,分析了摄像头与标定物的距离对标定精度的影响,提出基于虚拟棋盘的相机标定方法。通过与经典的张氏标定方法做对比,以重投影误差为评价依据,实验结果证明基于虚拟棋盘的相机标定误差缩小了30%。针对传统配准方法重建效率低,精度不高的问题,提出了一种基于补丁的分区域配准优化方法。与传统的配准算法做对比,实验结果证明本文方法可以有效提高点云配准的准确性和快速性,其配准时间缩短至30秒左右,以均方根误差为评价指标,配准误差缩小了27.5%。