本文介绍了作者在三维图像重建中的一些研究工作。三维重建是计算机视觉领域的一个重要的研究内容，本文根据Inspeck成像扫描仪的构造和原理，围绕三维重建中的关键技术进行系统的研究，取得了一些有意义的研究成果。 首先，本文总结了三维重建的发展现状，并对主动光学三维成像技术进行了分类：三角形测量法、基于被动式方法的主动式成像法和飞行时间测量法。 接着对Inspeck成像扫描仪的内部原理进行分析，该设备使用照相机同时捕捉深度和纹理信息，然后利用软件把纹理映射到相应地几何体上，合成三维模型。着重从深度和纹理信息获取原理上进行分析。 在三维数据网格化的研究中，本文采用了三角面片来网格化三维模型。对散乱点的三角化采用Tsung-pao围绕第一个三角形循环三角化的思想，采用点表、边界表和临时边界表三种链表结构，实现了平面区域内任意散乱点的自动三角化。对深度数据的三角化则采用行程扫描的方法构造三角面片。 在研究深度数据表面简化算法中，本文采用了基于顶点删除的表面简化方法，首先判断各个顶点是否符合特定的删除条件，如果符合条件，删除该点以及与该点相关的所有三角形，然后重新对删除后所造成的孔洞进行三角化，重复此过程，直到满足确定的中止条件。该算法的关键是对顶点进行分类。介绍了三维数据的保存格式，本文采用的是OBJ 文件格式。然后用VC和OpenGL读取三维数据文件，并绘制了三维模型。 最后研究了基于三维模型的人脸识别方法，这个系统与已有的各种人脸识别系统的最大的区别就在于，数据库中记录的是三维人脸模型，而不是像目前各种库中存储的人脸的多姿态照片。通过三维深度信息的投影变化解决人脸识别中多姿态的问题。该方法能有效去除因照片的明暗程度对识别造成的影响。