随着多媒体技术的发展,三维重建技术被广泛应用于电影特效、数字城市、三维游戏、人机交互、非物质文化遗产保护等领域。近年来,基于多视图的立体三维重建更是计算机视觉领域最热门的研究问题之一本文首先介绍了两种常用的相机定标方法,以及基于八叉树的可视壳构建算法。然后提出了两种基于多视图的立体三维重建方法,一种是基于立体匹配的方法,另一种是基于光度立体视觉的方法,这两种方法可以结合起来得到更高精度的模型。第一种三维重建方法是一种基于光线的多视图三维重建方法。该方法利用离散的体素来表示几何空间,首先利用图像的轮廓线求出物体的可视壳,然后对图像上每个像素点生成一条光线。本文使用NCC作为光线一体素的一致性度量,在计算NCC时,通过采样空间中面片的法向使得NCC值更加可信。最后,提出了基于因子图的全局优化模型。由于光线因子的特殊性,本文提出了一种高效的置信度传播算法,使得时间复杂度从指数阶降为线性阶。实验结果表明,本文提出的方法鲁棒,重建出的模型准确性和完整性都很好。第二种三维重建方法是一种基于光度立体视觉的方法,该方法利用光度信息计算物体表面点的法向,然后使用法向优化单视图的深度图或完整的三维模型。本文设计了一种简单的光照模式,并提出了一种空间采样球标定的算法。最后提出了两种算法优化单视图的深度图以及完整的三维模型。实验表明,这种方法不依赖于被重建物体表面的纹理,能够恢复出物体表面的细节。