从运动摄像机拍摄的多幅二维图像中估计摄像机运动和重建场景结构是计算机视觉领域中的一个核心问题,被称为“从运动恢复结构”问题。可靠的运动和结构估计算法在机器人视觉导航、地图生成、航空勘测、目标识别以及计算机图形学中的虚拟现实等领域都有很好的应用价值。与传统的基于双目或者多目视觉系统的立体感知算法不同,本文所描述的算法是基于单目视觉的,其优势在于极大的降低了对设备的要求,并能够应用于未经标定的普通手持单目摄像机。本文针对摄像机为透视投影模型,重建的场景为刚体的情况,研究了以点作为特征基元,恢复场景三维形状的问题。要恢复场景三维形状,首先必须建立序列图像之间的联系。其中包括特征点的提取,特征点的匹配以及基本矩阵的估计。为了减少错误匹配和提高基本矩阵估计的精度,本文提出了基于特征点分布的疏密程度的计算特征点的匹配的新方法。在立体标定阶段,本文采用张正友的方法实现了单摄像机的标定,通过标定估计出摄像机的内部参数,恢复摄像机的运动,并将场景的投影结构升级至度量结构。最后,利用矩阵分解的方法和三角形法建立了场景的三维模型。通过实际图像的仿真实验,表明了本文方法的有效性。