三维全景重建一直以来都是计算机图形学和计算机视觉领域中的一个研究热点。由于传统的建模是依靠手动建模的方法,在实现过程中费时费力,因此,如何快速直接地从现实的二维图像中恢复出三维模型一直是该领域的热点问题。本文主要是在基于多目视觉的方式上使用基于图像的建模技术,从一系列二维图像中提取图像信息并恢复出三维模型,结合可视化技术赋予三维模型三维预览功能,即以三维交互方式呈现出三维模型的导航功能。三维全景建模的核心技术是基于图像的建模技术,该技术是利用图像中所包含的大量视觉信息,结合相关的相机和光照参数,进行光学投影的逆变换运算,恢复出目标的三维几何信息。在获取图像视觉信息方面,本文分别对SIFT算法和SURF算法对图像进行提取匹配并对比分析。之后采用SIFT算法进行特征点检测并使用基于KD-Tree改进的近邻搜索算法进行匹配。实验表明,使用基于KD-Tree树改进的近邻搜索算法可以提高特征点匹配过程中的准确性和鲁棒性。在恢复三维场景信息方面,本文采用基于运动的建模方法,该方法使用数值法来恢复相机参数和特征点对应于空间的三维坐标,并利用光束法平差来进一步优化以提高精度。利用恢复的相机参数,可以提供作为用户交互使用的导航信息,在三模模型中提供二维图像信息,可以增强用户在交户操作中的便捷性和实用性。此外,本文使用CMVS/PMVS密集重建方法,对生成的稀疏模型进行聚簇分类,随后反复进行配对、拓展和筛选,完成密集匹配。实验表明,在不需要任何先验知识下,可以使获得的密集点云有很高的准确性和使用价值。最后,本文设计并实现了一个基于多目视觉的三维全景恢复和导航系统,实现了本文中的特征点检测和匹配方法以及三维模型恢复和密集匹配,并融合相机参数信息将三维场景进行可视化处理,以一种三维可视化的方式实现导航预览功能。