随着科技的发展和人们生活质量的提高,用户对体育比赛视频的要求也在上升。比如,观众并不满足电视转播提供的固定视角的信息;球队教练需要提取出比赛视频中的相关数据来进行战略战术上的研究等。因此需要对足球视频进行分析和处理,以满足不同用户对足球视频的要求。针对这一需求,足球视频三维重建技术便应运而生并已经成为足球视频语义分析的研究热点。　　摄像机的标定和目标检测技术是足球视频三维重建的关键。分析现有研究方法的基础上,在LUV颜色空间中利用改进的广义的劳埃德算法聚类算法提取球场主色并确定球场区域;设计并实现了通过足球视频的禁区和中圈区域自动实现摄像机标定的方法;利用球场主色,去除含有球场色的区域并同时将球场标志线等与球员和球无关的象素进行过滤,然后使用线填充算法实现球员的连通区域的提取,并最终获取球员的位置坐标。结合摄像机标定的结果和目标在图像中的位置,最终实现目标的三维重建。　　实验证明,基于球场模型的摄像机标定算法具有很高的准确性,这一算法同样适用于其他具有白色标志线的体育视频的摄像机标定。改进的GLA聚类算法在实现球场色去除的同时完成了对球场标志线的过滤,减少了计算的步骤,该主色提取算法也同样适用于网球,篮球等比赛的球场色的提取与过滤。如何能更加准确的实现球场上目标的分割与跟踪以及更形象的重建出三维的场景,将是三维重建工作下一步的研究重点。