场景三维重建是摄影测量与遥感领域的重要研究方向之一。传统的点特征重建方法难以精确保留场景的几何与结构信息,为获得具有高结构表现力的重建结果,本文围绕线特征在三维重建中的应用展开研究,重点对单张影像线特征重建,立体像对线特征匹配,线特征多视匹配与重建,以及点、线结合的表面网格生成等核心问题进行了探讨。论文完成的主要工作和创新点如下:1.总结了现有基于点特征的匹配和重建技术,在此基础上分析了已有方法中有待优化和突破的内容;归纳并比较了影像线特征在三维重建中的多种应用方法,探讨了利用线特征进行三维重建以及点、线结合的高精度数字表面模型生成技术的可行性。2.为利用单张影像进行线特征重建,提出一种基于结构分析与补偿的线特征重建算法。算法首先在影像中提取线特征并检测线上的关键点,然后借助已有的区域高精度DSM求解各关键点的物方坐标;最后利用同一线特征上的关键点进行三次样条插值,进而实现线特征重建。实验表明,该算法可获得密集的线特征重建结果,模型具有丰富的语义信息,有效实现了区域中地形、地物结构特征的表达。3.为从立体像对中获得可靠的线特征匹配结果,提出一种结合离散化描述与同名点约束的线特征匹配算法。算法首先利用单应性约束结合核线约束精简候选线特征数量,再通过统计线上同名点的分布情况确定线特征初匹配结果;然后根据线特征与其邻域内同名点间的距离关系对初匹配结果进行核验并最终确定同名线特征。实验表明,该算法在应对多种匹配问题时均保持较高的匹配正确率,具有较好的鲁棒性。4.针对多张影像中的线特征匹配及重建问题,提出一种线特征多视匹配及重建算法。算法利用自适应几何限制多视匹配模型对待匹配线特征进行筛选,并通过线上同名点累计分布情况实现线特征的多视匹配。当获得匹配结果后,再利用离散点精定位结合B样条插值的方法实现线特征重建。实验表明,多视匹配算法可以得到较为密集的线特征匹配结果;重建算法能较好地还原线特征的空间形态,重建精度相对较高。5.设计并构建了一种点、线结合的表面网格生成算法。算法首先利用已有的点、线特征重建结果融合生成目标区域的点云并以此构建初始网格,然后将各条约束线段通过局部更新的方式依次嵌入初始三角网,以恢复目标边缘的真实拓扑形态。实验表明,线特征的融入解决了点特征重建模型中可能出现的目标轮廓信息丢失问题,显著提升了模型的结构描述精度和可视化效果。