作为当前遥感应用领域中的重要研究内容，基于航空遥感图像的建筑物三维重建具有重要的理论意义和广泛的应用价值。由于从图像中重建三维模型中通常存在噪声干扰、建筑物部分结构缺失及几何结构不规则等问题因而三维模型需要进一步精细化以获得更精确的几何结构和表面纹理。　　本文从基于体素方法重建的场景三维模型出发，从几何结构和纹理两方面研究了建筑物三维模型的精细化问题，为此着重研究了三维场景中噪声去除方法，利用产生式模型的建筑物轮廓拟合方法，以及基于高斯混合模型的建筑物表面纹理映射方法，形成了针对这一特殊问题的算法框架，解决了三维重建模型精细化中的若干问题。　　论文的主要工作和研究成果总结如下:　　1.提出了一种基于分层边缘拟合的三维模型几何结构精细化的方法。针对重建的三维模型中存在大量噪声以及由于遮挡等因素造成的建筑物部分结构缺失的问题，该方法将三维空间内的模型拟合问题转化为二维空间内的边缘拟合问题以降低模型拟合复杂度。该方法通过按高度自上而下的扫描投影方式将三维模型投影到二维空间上形成层图像序列，再在这些层图像上结合上下文信息利用基于密度的聚类方法去除噪声，然后利用产生式模型拟合的方法得到完整且规则化的轮廓拟合结果。在拟合的能量函数中加入度量上下层拟合模型相似性的能量项保证拟合结果在竖直方向上的平滑性，最终的建筑物三维模型由各层图像上的拟合结果组合而成。实验中对典型城市场景模型进行了精细化，实验结果表明该方法具有很好的去除噪声的能力，并且矩形轮廓拟合的准确率平均可达94％。　　2.提出了一种由粗到细的两步式复杂平面形状拟合方法。针对分层边缘拟合过程中传统的可变形模板的方法在拟合复杂的形状中存在耗时长、不精确的问题，本文根据先验建立了典型建筑物横截面形状的参数化模板库，精细化拟合过程分为形状分类和形状拟合两步。该方法首先利用平面形状相似性度量方法对待拟合的建筑物横截面轮廓形状在模板库中进行分类，分类的结果将作为形状拟合中可变形模板的初值，这样的初值选择可以减少形状拟合的时间。在形状拟合中，建立包含距离项、面积项和上下文关系项的能量函数，优化该能量函数得到精确的模板参数以及仿射变换参数，实现平面形状的精确拟合。实验结果表明该方法具有良好的形状辨识度，可以很好的拟合出模板库中包含的轮廓形状，对各类形状的轮廓拟合准确率平均达到90％以上。　　3.提出了一种基于高斯混合模型的三维建筑物模型自动纹理映射方法。在使用多幅不同视角观测图像恢复建筑物表面颜色时，方向性很强的镜面反射将影响恢复结果的一致性。针对这一问题，该方法首先基于Phong光照反射模型分析了不同视角下观测的灰度分布规律，该灰度分布呈现双峰分布，其中两个峰的中心值分别对应漫反射灰度和漫反射与镜面反射叠加的灰度。在此基础上通过高斯混合模型拟合该双峰分布，使用主峰的中心值估计漫反射灰度，并作为最终颜色的估计值。该估计值降低了镜面反射的影响，更加接近大部分视角的观测，可以使恢复的建筑物表面更加均匀。实验结果表明不同视角下观测的灰度值符合上述的分布规律，利用该方法可以得到建筑物表面较为准确均匀的颜色估计结果。