近年来,随着计算机技术不断的进步与突破,与计算机相关的一些技术也得到了一定的发展,其中就包括了计算机视觉。研究人员已经将计算机视觉应用到众多领域中,如工业、医学等。而基于图像的三维重建相较于传统的三维模型建立方法,如激光扫描仪、建模软件等具有成本低而且操作简单等优点,因而成为了计算机视觉的一个热门方向之一。本文主要采用的是基于多相机的三维重建,其包含了图像采集、相机标定、特征点的提取与匹配以及生成三维点云等步骤。其中,如何对多相机系统进行标定一直都是研究的重点和难点,其结果会对重建精度产生较大影响。对于多相机系统的标定方法,研究人员进行了热烈讨论和广泛研究。虽然取得了一定的成果,但还存在标定过程繁琐、标定精度不高、标定物成本高等问题。针对这种情况,本文提出了一种基于透明玻璃标定板的多相机标定方法。对于相机的内部参数的标定,主要是基于张正友标定方法进行单独获得。而对于周向分布的多相机系统的外部参数,本文将透明玻璃板作为标定物并利用本文所提出的基于折射投影模型的标定方法进行标定,该方法对张正友标定方法进行了改进,提高标定精度。对于利用已标定的多相机系统完成多相机三维重建,本文采取的策略是:每相邻两台相机组成一个双目视觉子系统,分别获得所对应目标物体表面的三维信息,进而将每个子系统所获得的三维点统一到同一坐标系下,从而获得目标物体的全局点云。对于每个子系统,本文主要是基于点特征完成对相机所采集的目标物体图像的特征提取,接着利用极线几何约束以及特征相似性的方法进行特征点匹配,提高了匹配的效率和准确性,然后,利用三角测量原理结合匹配点对和标定结果,获得每个系统所对应目标物体表面三维信息。最后,基于Delaunay三角化以及纹理映射算法对全局点云进行处理生成目标物体的三维模型,从而完成基于多相机的三维重建的目标。实验证明了本文所提出的相关算法的正确性和鲁棒性。