随着我国数字城市进程的不断加快,地面目标的点云数据获取已经成为测绘工作的重要内容,常规的激光扫描手段成本较高、作业效率低,数据处理困难,难以满足地面目标点云快速获取的要求。为此,本文提出一种将近景摄影测量数据采集手段、航空摄影测量中空三数据处理方法和计算机视觉中基于运动恢复结构(Structure From Motion,SFM)的影像点云构建技术相结合的低成本、高效率的地面目标点云数据获取方案,并通过设计实验对方案的可行性进行了验证。具体研究工作主要包括:(1)研究计算机视觉中影像点云构建的主要理论与关键技术,基于SIFT特征提取与匹配、运动恢复结构SFM与稠密重建(Patch-based Multi-View Stereo,PMVS),开发影像点云构建系统。使用数码相机影像对系统进行测试,并生成点云数据。实验表明,该方法对影像姿态要求低,点云生成速度快且无明显空洞,可以作为近景摄影测量作业中局部复杂区域的点云获取补充手段。(2)针对航空摄影的空中三角测量要求,对近景摄影测量数据进行影像畸变差改正、控制点坐标转换和解算外方位元素预处理,利用Inpho实现了近景影像自动空三处理,对结果进行精度分析并生成空三点云数据。实验表明,该方法可以处理条带影像、对相邻影像间重叠度要求低、同时降低了对于控制点的依赖、数据处理精度高,可以在一定程度上优化近景摄影测量数据获取与处理流程。(3)针对空三点云数据存在空洞的问题,提出一种近景摄影测量空三与SFM结合的点云获取方案,对涉及到的相机检校、影像获取及点云融合等关键技术进行了研究,并设计实验,获取目标点云数据。实验表明,该方案具有成本低、效率高、作业灵活的特点,利用SFM点云填补空三点云的空洞,可以得到整体精度较高的完整点云数据。