随着依据图像的几何信息进行三维重建的不断发展,提取图像的几何信息是实现三维重建重要的一步。研究从图像中获取图形的几何信息具有重要作用。提取几何信息中的点、线、平面,特别是提取平面信息是重要的研究方向。通过利用SUSAN角点提取算法以及Hough变换进行点和线的提取。在得到图像的点和直线数据后,开始提取图像平面。为了更为准确的获取到图像平面,首先建立平面提取的基本定义以及假设,在这些前提下,依据平面几何和拓扑学和图论中的基础知识,提出了分别针对简单自交平面图和普通物体的提取策略。对于简单自交平面图,将该平面图进行改画使其成为非自交的平面,然后利用深度搜索算法进行平面搜索。而对于普通物体的平面提取,利用最大等级方程进行迭代求解平面上限个数,同时使用面相邻理论以及一系列的平面提取约束规则得到一些平面集。通过启发式搜索算法计算使平面组合合理性衡量标准达到最小值的平面集,该平面集可能不止一组,而为了得到一组最为合理的平面集,则依据人眼的立体视觉特性,得到更有可能是真正合理的平面集。通过使用不同复杂度的图像对算法进行实验测试,实验结果表明,算法能够有效降低点和线的提取过程中产生的误差,并且能够较为准确的获取到平面多面体的合理平面,对于建筑物图像的平面提取准确度仍然需要提高。