视觉是人类获取信息、认识世界的重要途径。计算机视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。在最近三十年内,计算机视觉技术有了突飞猛进的发展,其应用范围遍及工业、农业、医学、军事等多个领域。摄像机标定是计算机视觉领域中的关键技术,标定的过程是通过建立摄像机图像像素位置与场景点位置之间的关系,最终确定摄像机内部几何和光学特性(内部参数)以及摄像机在三维空间坐标系中的位置和方向(外部参数)。摄像机标定的精度直接影响着整个视觉系统的精度,此项技术也是三维重建技术得以实现的重要基础。三维重建技术是研究如何通过二维信息来获取物体在空间中的三维信息的技术,它涉及到的学科非常广泛,包括特征点提取、图像匹配、摄像机标定、多视图几何理论、数值分析方法、计算机图形学等多个领域的理论,具有广泛的应用前景。本文针对计算机视觉中摄像机标定和三维重建技术进行了较深入的理论研究和充分的实践工作。分析了摄像机标定的多种实现方法,并针对双目和多目视觉系统等多种应用场合,提出了一些切实可行的摄像机标定方法。结合实验,总结出了影响摄像机标定精度的诸多因素。实现了一种基于图像序列的三维重建技术,对其中涉及到的特征点提取和匹配、射影重建、摄像机自标定、稠密匹配等技术进行了详细的阐述。在若干具体环节上提出了一些有效的方法,如误匹配点的剔出、基准图像对的选择、重叠匹配、添加图像的选择,自适应RANSAC算法求解运动等等。实验证明,本文实现的三维重建系统能够较好的还原出实际物体的外观,并且具有较高的重建精度。