随着虚拟现实技术的发展,对三维图形的真实感要求越来越高,使基于图像的建模和绘制技术(IBMR)应运而生.它结合了计算机图形学、计算机视觉、图像处理、摄影测量学等许多学科的理论和成果,试图用真实的图像来代替传统的几何建模,同时又用图像空间的变换操作来代替传统的绘制过程.其目的在于尽可能地使计算机绘制的图像真实自然、绘制的速度不依赖于场景的复杂度.该文研究的内容属于IBMR范畴,主要讨论把摄像机自定标技术应用到IBMR中.利用少量图像获得摄像机的内外参数,再对场景进行重建.主要包含三部分:利用自定标计算摄像机内外参数,应用立体匹配技术提取深度信息,通过基于特征匹配的拼合方法自动生成全景图像.在自定标方面,针对非线性优化求解Kruppa方程进行摄像机自定标的局部最优问题,提出了一种在特殊情况下的基于Kruppa方程的线性自定标算法.当摄像机在圆周上运动时,首先使用极点约束关系得到较准确的基本矩阵,然后根据Kruppa方程的未知系数与基本矩阵奇异值分解的参数关系求解摄像机的内外参数.在提取深度重建场景方面,该文在分析前人工作的基础上,主要研究了基于两幅图像的稠密深度恢复技术,并实现了几种典型的立体匹配算法,取得了较好的效果.在全景图生成方面,提出了一种基于未校准的系列照片构造全景图的新方法,该组照片可采用普通三脚架/数码摄像机在固定地点拍摄.采用普通三角架通过旋转角度拍摄的照片难以保证轴心一致性,可能出现图像扭曲和交叠,照片之间可能有一定色差,因此,在图像的拼合和建立全景图方面难度大.文中采用特征匹配技术实现照片的拼接,通过照片的定位拼接、相邻照片颜色亮度的融合实现全景图的构建.该方法所生成的全景图效果好,计算速度快,已得到实际应用.