基于图像的三维重建是计算机视觉领域中的一个非常活跃的研究课题,该方法具有价格低廉,使用方便而且能直接获得物体表面的彩色信息等特点,可解决目前三维模型数量远远不能满足实际应用需求这一现状。本文以秦兵马俑碎片三维重建为背景,利用摄像机拍摄的序列图像结合计算机视觉与图形图像处理技术,研究了基于多序列图像的三维重建关键算法。本文的主要工作与创新点如下：(1)提出了基础矩阵求解的转换方法：本文采用全局最优化策略,使用非线性方法对基础矩阵进行估计。首先,利用基础矩阵本身固有的一些性质以及线性代数的相关计算技巧,用最少的参数来表达基础矩阵。其次,用多项式函数建立基础矩阵估计的数学模型,把模型的最优化问题转化为多项式的优化问题。最后,使用鲁莽性较强的RANSAC算法选取满足距离误差最小的基础矩阵作为最终解,以提高基础矩阵求解的鲁棒性。(2)提出了非线性摄像机标定的改进方法：本文通过对现有非线性摄像机标定方法深入研究与分析,在原有的径向畸变的基础上加入了透镜畸变与切向畸变,结合手动标定方法完成摄像机标定。实验表明该方法能够满足本研究的标定需求。(3)提出了投影矩阵串联求解方法：本文通过推导出基础矩阵与投影矩阵的数学迭代关系,串联的求解出序列图像在射影空间中投影矩阵,结合摄像机标定,将射影空间的投影矩阵变换到度量空间中。实验证明因为所采用的基础矩阵具备较高鲁棒性,所以本文提出的方法所计算出的摄像机投影矩阵也具有鲁棒性。(4)提出了三张二维图像最小化反投影误差处理方法：利用三张二维图像相关的可见点比较多而且能够提供稳定的几何关系约束,本文使用该性质对在度量空间中恢复的三维点与射影空间中的图像点迭代的进行最小化反投影误差处理。采用最小化反投影误差处理,不断的修正误差,达到最优化。