基于内窥镜的微创手术作为外科手术领域的一个重要发展方向,在临床手术中有广泛的应用。但在内窥镜手术中,医生只能获得二维图像,无法感知三维的真实场景以及内窥镜视野在手术空间中的相对位置。针对这两个问题,本文提出了基于序列单目内窥镜图像的三维结构重建方法,跟踪内窥镜的运动轨迹和重建当前内窥镜视野的三维结构。本文主要内容如下:1.在内窥镜图像畸变校正方面,本文采用摄像机的非线性模型对内窥镜进行标定,确定其镜头的内参数和畸变参数,并以此完成对内窥镜图像的畸变矫正;2.在内窥镜图像特征提取和特征跟踪方面。本文讨论了基于KLT的特征跟踪算法并对内窥镜图像进行了特征跟踪匹配。针对KLT算法对图像尺度变化和亮度变化较为敏感等缺点,提出了基于SIFT的特征跟踪算法。该算法对SIFT算子进行优化,结合帧间运动估计的块匹配方法对序列图像进行特征跟踪,并且基于运动一致性约束提出了一种简便的误匹配剔除策略,取得了较好的特征跟踪效果;3.在得到序列图像的匹配特征点对后,利用基于多视图矩阵的迭代分解算法和线性三角形法从运动中恢复出结构,得到了内窥镜当前场景的射影重建结果;4.针对手术过程中可能发生内窥镜摄像机变焦等情形,本文引入了对内窥镜焦距等内参数进行自定标的方法,得到内窥镜的运动轨迹和内窥镜视野的三维欧氏结构,再现了当前内窥镜视野的真实场景。本文对采自上海市第六人民医院的一组鼻腔内窥镜图像进行实验,成功取得了内窥镜摄像机的运动轨迹和鼻腔的三维场景,验证了基于单目内窥镜图像进行三维结构重建方法的可行性。