随着计算机的发展,三维重建技术的应用越来越广泛,它综合了多项计算机视觉技术。一个完整的三维重建系统主要包括图像获取,摄像机标定,图像预处理,立体匹配,三维重建及后处理几个部分,其中的任何一个环节都对重建结果有着至关重要的影响。因此,本文重点对三维重建的几个关键技术进行研究。论文首先对摄像机标定进行研究。分析了影响摄像机成像的各种畸变,给出了完整的摄像机模型;改进了基于标定物进行标定的方法。以椭圆模板作为标定物,并给出空间椭圆及其中心成像的数学模型,对椭圆中心进行了校正和提取,利用校正后的椭圆中心成像点进行Tsai标定,即给出了基于椭圆中心校正的Tsai标定方法,实验证明该算法可以获得较高的标定精度。其次,研究了基于立体匹配的图像预处理方法。通过彩色阈值分割,中值滤波,细化和膨胀过程提取图像的轮廓特征,为后面的立体匹配奠定基础;利用Fusiello A算法对图像进行极线校正,以此减小立体匹配的运算量。再次,对SIFT特征提取及匹配进行研究。阐述了多尺度图像技术、图像金字塔及尺度空间生成技术,给出了SIFT算法的完整实现步骤,并按步骤进行实验,得到了完整的实验结果。最后,研究了基于轮廓特征的深度图像获取的算法。给出了视差测量原理,建立深度恢复与三维重建的关系,结合前面的实验结果,利用夹角原理进行匹配得到轮廓深度图,并进行线性插值计算,得出三维空间面的深度图像。