随着网络技术和科学技术的发展,三维重建在医学、文物保护以及生活娱乐等各个领域都有着广泛的应用。而目前三维信息获取困难,三维模型数量远远不能满足实际应用的需求,如何快速有效的重建三维模型已成为当前迫切需要解决的问题。本文针对未标定数码图像的三维重建技术展开了深入研究。研究工作主要进展如下：(1)实现了张氏平面模板相机标定法。实验表明该方法标定精度较高,已用于本研究三维重建中的相机标定。(2)提出了一种用于未标定数码图像三维重建的立体匹配算法。首先针对Harris角点定位不准确和角点聚族现象进行改进；其次采用Sift特征描述子对改进的Harris角点进行描述以实现初始匹配,并提出利用斜率一致约束剔除误匹配点对；最后在估计的基础矩阵约束下实现特征点的双向匹配。实验表明,该算法不仅能够反映物体或场景的外貌结构且匹配精度较高。(3)提出了一种鲁棒的基础矩阵估计算法。针对影响基础矩阵估计精度的主要因素即匹配错误和匹配点定位误差,首先通过采用基于LMeds法来消除匹配错误对基础矩阵估计的影响,然后在初始估计的基础矩阵约束下剔除误匹配点对,最后采用基于M-Estimators法消除匹配点定位误差对基础矩阵估计的影响。实验表明,该算法估计的基础矩阵精度较高,稳定性好。(4)实现了物体或场景的三维重建。采用基于运动恢复结构的原理实现物体或场景的三维点坐标获取,并对这些点进行三角剖分和纹理映射,实现三维物体或场景的照片级别视觉效果。(5)设计并实现了未标定数码图像的三维重建系统Reconstruct3D。该系统能够有效恢复物体或场景的结构,进一步验证了本文提出方案的有效性。