三维重构是计算机视觉中一个重要的研究方向,其应用领域十分广泛,它利用相机在不同角度拍摄实物,从获得的多幅图像来恢复所拍摄物体的深度信息,得到兴趣点的三维空间坐标,并通过这些点来恢复物体的三维信息。本文针对工业设计领域产品再设计环节的具体问题,从逆向工程的角度出发,依据三维重构的相关理论来探求一套可行的重构方案。 论文在分析现有三维重构方法优缺点以及适用范围的基础上,确定了论文的技术路线,依据技术路线的各个步骤,逐一分析了各个步骤中具体算法的选用依据。首先在特征点检测步骤中,介绍了在相机标定前对获取后的图像进行特征点检测与配准原理与常用方法,经过比较分析采用了技术成熟的Harris检测算法；随后介绍了相机标定与重构的原理与方法,在分析了现有重要的标定方法后提出了一种改进的标定方法,既考虑了镜头的非线性畸变而又避免了非线性优化,同时标定出了相机的参数；再次利用双目立体视觉成像原理,根据不同位置拍摄的两幅或多幅照片中的对应点的图像坐标,计算它们在空间中对应点的三维坐标,实现了由多幅图像来恢复物体的深度信息；最后利用Poly Works与3DSMAX实现了由离散的稀疏点云数据建立三维实体模型的目标。 本文依托工业设计背景,将三维重构的理论应用到具体的实际问题中去,在产品外观反求问题上引入了新的解决方法,具有一定的现实意义和广阔的应用前景。