本文研究的3D重建是从一组图像中恢复出一个物体的3D模型。主要完成了如下工作： 首先，对相机标定进行了分析研究，并进行了相机标定实验，得到一组3D重建所需的标定数据。 其次，对基于直方图的着色法3D重建进行分析研究。着色是基于图像的3D场景重建的重要步骤。它通过一致性检测来实现，即检测一个体素映射到这个体素的所有视角中的相应区域的颜色是否一致。一致性检测方法主要有标准差法，自适应阈值法等。对直方图一致性检测方法进行了分析并提出相应的算法。它的一个显著特点是不需要经常调整参数，算法相对容易实现。实验结果表明，该算法是有效可行的。 第三，对基于图切分的立体重建进行分析研究。许多视觉问题可以用能量最小法来表示。例如，在计算机视觉中可以基于噪声度量把标记(视差)赋予像素。在不确定的情况下，寻找最佳的标记就可看作一个优化问题。近年来，最小割/最大流问题算法已成为一种很好的工具来处理能量最小化。基本技术是为能量最小化函数构造一个特殊图表，如果得到了图表的最小割，就等于是能量最小化。这个方法己成功地用于立体重建。对这种方法进行实验并得到结果。最后，对两种算法的结果进行比较和分析，表明两种算法的结合可进一步提高3D重建的水平。