从运动恢复三维形状是通过序列图像获取物体深度信息的一种技术。它是计算机视觉研究领域内的前沿课题之一，具有广泛的应用前景。 本文在国家自然科学基金的资助下，针对摄像机为透视投影模型，重建的场景为刚体的情况，研究了从未标定的序列图像中，以点作为特征基元，恢复场景三维形状的问题。 要恢复场景三维形状，首先必须建立序列图像之间的联系。其中包括特征点的提取，特征点的匹配以及基本矩阵的估计。为了减少错误匹配和提高基本矩阵估计的精度，本文提出了同时计算特征点的匹配和估计基本矩阵的新方法。 其次，利用简化的Kruppa方程进行摄像机自标定，估计摄像机内参数矩阵，降低了人机交互的可能性。 最后，利用矩阵分解的方法和三角形法建立了场景的三维模型。通过实际图像的仿真实验，表明了本文方法的有效性。