随着3D技术的兴起,基于图像的三维重建成为目前科研领域内的一项研究热点,它的主要作用是利用场景图像中的二维信息重建场景的三维模型。基于图像的三维重建涉及到很多技术,比如相机标定、特征点检测与匹配、基础矩阵估计、射影重构、仿射重构,3D显示等。本文主要针对基于图像的三维重建技术中的相机标定和3D显示两项技术进行了研究。相机标定是三维重建中一项关键技术,它的主要任务是求取相机的参数,高精度的相机参数是做好后续工作的有力保障。相机标定技术可以归纳为传统相机标定技术和相机自标定技术,前者需要观察特制的标定物,后者可利用自然图像信息实现标定。本文主要研究了传统相机标定技术,提出了一种基于平面共点直线的标定方法。该方法中使用的标定物十分简单,可直接从生活场景获取,而不必专门制作。同时,在不同图像间标定物可以自由移动,不必遵循特殊的运动规律,与同类算法相比,大大简化了标定过程。成像过程是一种射影变换,该变换保持点共线和线共点,即空间共线的点在图像上对应的像素也共线,空间共点的曲线在图像上对应的曲线相交于空间交点对应的像素上。传统相机标定技术大都利用了射影变换保持点共线和线共点的性质。但是由于噪声等影响,在像素水平上这些性质往往不能保持。实验中,我们对标定物图像进行了预处理,调整像素,使它们满足原来空间中的点共线和线共点等特点。实验结果表明,经过预处理后,已有标定算法的精度得到了很大的提高。三维重建之后,需要对重建的结果进行3D显示,这就涉及到3D渲染技术,尤其是纹理贴图技术。因此,本文也对3D渲染技术中的纹理贴图技术进行了研究。高质量和高效率是纹理贴图技术中的一对矛盾,尤其是在实时显示过程中。Mipmap滤波方法简单快速,得到了当前图形硬件的普遍支持,但是滤波效果存在纹理走样和过模糊问题。基于Mipmap的各向异性滤波方法效果较好,但是效率较低,且各向异性比受限。本文提出的基于双支Mipmap的滤波方法,分别在纹理图像行列两个方向上建立纹理金字塔,分方向在不同金字塔里进行采样。实验结果表明,与基于Mipmap的各向异性滤波方法相比,本文方法不仅能够取得更好的滤波效果,而且滤波效率有了显著的提高,基本等同于Mipmap的滤波效率。