随着多媒体和虚拟现实的发展,3D模型广泛用于对象识别、工业设计、视频游戏、动画制作、数字文物档案建立、建筑物原貌恢复等方面,高效实时的三维模型重构方法日益成为各行业一个共性的重要课题。本文分析了从图像序列重建物体的几何形状的多种方法,提出了单个固定相机与转台相结合,对物体轮廓图像多角度采集,用视锥体相交的方法获得物体近似三维形体的方法。主要研究内容如下:论文首先分析了现有的几种基于图像的三维重构方法的优缺点,选择基于多视角图像序列中的遮挡轮廓来恢复物体三维形体的方法,并建立了系统的数学模型;在实验室条件下建立了一套转台-固定相机的多视角摄像系统,对系统中的相机内外参数以及旋转轴参数进行了标定,通过标定实验,计算了标定的精度:利用该实验系统对物体进行了均匀角度间隔的图像序列采集,通过对图像序列进行阈值分割得到相应的二值图,再提取出图像中单像素轮廓点的二维像素坐标;用Matlab语言编程实现了图像序列的处理和其轮廓数据的自动采集;通过对Rhino软件的相关设置和开发,采用体相交法与Rhino相结合,生成物体的近似可见外壳;最后通过实验及其结果分析,验证了本文方法的正确性和可行性。本文在图像序列处理时采用了旋转轴标定环节,对转台和相机的安放精度没有要求:在物体3D模型生成时将体相交法与Rhino强大的NURBS曲面造型功能结合起来,可以直观地看到可见外壳的生成过程,有利于人机交互控制物体模型表面细节的生成。相对于传统的基于体素的重构方法,计算复杂度与分辨率以及物体的体积无关,时间复杂度优于经典的体像素法,并且能够直接生成完全封闭的表面模型,而无需从散乱的表面点生成表面。实验表明,本文的方法对凸性物体外形的3D建模有满意的精度、可靠性和效率。