建筑场景摄影测绘与识别定位的自动化是基于机器人的应用与机器视觉发展起来的,其中特征的匹配是关键的一步也是难点所在,特征的选取、特征匹配的精度和重复率影响到目标识别的精度、图像拼接的准确率、相机姿态的解算和三维重建的效果。建筑物的特征描述和三维信息重建对城市空间中信息采集自动化、空间布局规划有重要的作用。本文针对人造场景的结构化特点,通过几何特征分析,采用建筑结构上的线特征作为匹配对象,提取结构化信息。采用建筑物框架提取效果好的Linelet算法加以改进,去除自然景物线段,提高建筑物特征占比。基于建筑物线特征处在两个墙面相交处的特点,提出了基于线段邻域纹理特征与结构特点相结合的线段匹配方法,该方法具有旋转不变性、尺度不变性、射影不变性的性质。利用根据夹角纹理组合匹配的方法克服建筑物对称性带来的纹理相似问题,能有效满足建筑信息采集中的变换情况。对匹配得到的线特征进行三维重建重构得到建筑物框架的三维信息,以线特征数据为对象利用三焦点张量关系求解相机姿态矩阵,并利用重投影的线段在Hough空间中与测量值的误差作为捆集优化的目标函数进行模型优化,基于线特征进行三维重建求解能有效提高运算效率,并且能在较少的采集图像中获得更高的建筑物结构信息完整度。