近年来,立体电视(3DTV)和自由视点电视(FTV)等3D应用成为人们娱乐生活追求的热点。3D重建、虚拟现实等技术在工业工程设计,城市规划,数字博物馆等相关领域也具有广阔的应用前景。其中场景的三维信息获取是三维重建所需的基础条件。目前获取三维信息的主要途径有多目立体视觉技术,结构光技术,TOF技术等。但任何一种技术都有各自的优点和缺点。多目立体视觉技术应用广泛,研究较为深入,但在纹理不丰富的区域易造成误匹配。TOF技术实时性高,可以快速获取动态场景的信息,但分辨率低,对噪声敏感,目标边缘区域表现不佳。本文对这两种技术均作了研究,并结合两种技术设计了一个基于深度融合和曲面演变的多视点三维重建方法。首先,构造了一个包含多个可见光摄像机和一个TOF摄像机的摄像机阵列系统。利用传统的平面模板法获得各摄像机内参数和可见光摄像机之间的外参数。对TOF摄像机和可见光摄像机间的外参数,结合TOF的深度图和强度图,改进了标定方法,并对标定过程中参数的不确定度进行了推导和计算。其次,设计了基于深度融合和曲面演变的能量函数。利用TOF的深度信息获取可见光摄像机视野下的初始深度和初始深度曲面。研究了融合初始深度信息的能量函数构造形式,定义了基于初始深度信息的能量函数项。利用归一化互相关系数作为多视点成像一致性的度量函数,并基于初始深度信息对最终的一致性代价作了修正。在能量函数最优求解中对能量函数做了凸化处理,并利用Split Bregman算法迭代求解得到全局最优解。在实现过程中,利用GPU对算法加速,取得了良好效果。最后,在以上三维重建算法的基础上。基于中国电信的全球眼平台和Nvidia 3D Vision技术实现了一套3D视频监控系统。提供了一个三维重建的具体应用。