三维重建一直是计算机视觉与图形学领域的热点研究问题之一,它的目的是如何有效地建立目标的三维模型。当今正处于虚拟现实(VR)与增强现实(AR)蓬勃发展的时代,而三维模型是这两者的基础,如何快速有效地创建三维模型是计算机研究工作者无法回避的问题。随着硬件捕捉系统和软件算法的不断提升,三维重建技术已经从最初的离线、非实时、静态重建发展成为在线、实时、动态、结合了语义信息的重建。在这一过程中,无人机的应用赋予了三维重建更多的可能性,它将三维重建的范围延伸到了更多未知的、危险的、人难以企及的区域,扩展了三维重建应用场景的同时又极大地提升了其应用价值。本文立足于三维重建,将该技术应用到静态场景三维重建以及动态人体运动捕捉中。主要工作如下:首先,借助单目深度相机进行静态场景重建。通过基于深度图融合的重建算法,将场景的三维模型用体素的方式来表达,在估计了当前帧相机的位姿之后,将当前帧的点云融合到体积模型中去,最终得到完整的场景结构。考虑无人机三维重建应具备大规模重建能力,本文还使用体素哈希法,该方法仅仅在物体的表面分配空间,通过哈希表组织空间结构,实现了空间的高度压缩,使大范围场景重建成为可能。其次,本文探讨了虚拟现实技术与三维重建新的结合点,以无人机作为两者沟通的桥梁,开发了一套基于头戴式显示设备的无人机远程呈现系统。该系统以三维重建为基础,目的是创建一种自然友好的人与无人机的交互方式,使得用户仅需借助一个VR头盔,就能够自由、自然地完成对无人机全部6个自由度的控制,得到高精度、高完整度的场景三维模型。本文同时搭建了虚拟的和真实的无人机远程呈现与三维重建平台,并且进行了用户体验调研,在主观评价和客观指标上均验证了本文提出的交互方式的有效性。最后,对于动态的人体运动捕捉,本文将体积动态重建与数据驱动的模板配准方法相结合,通过单深度相机重建人体的几何细节,捕捉非刚性运动以及内在的骨架形状。由此形成了一种对人体模型双层表示,外层是深度数据重建的表面点云,内层是人体的内嵌骨架数据,解决了一般单目深度运动捕捉算法中的遮挡问题。内层的骨架和外层的表面点云互相约束优化,使得运动跟踪更加鲁棒,在有挑战的场景下回环效果更好。