三维重建，即从二维图像恢复三维物体可见表而的几何结构的过程，一直是计算机视觉的重要研究内容。近年来，随着三维重建在数字地球、数字考古、数字娱乐等领域应用的不断发展，物体表面结构的视觉效果已成为三维重建越来越关注的一个问题。然而要得到逼真视觉效果，就需要稠密至少是准稠密的比较精确的图像点匹配。当前比较流行的特征匹配方法只能得到比较稀疏的匹配点对，用这些稀疏的点对一般很难重建恢复三维物体的完整形状。稀疏匹配点一般比较适宜于估计极几何关系和确定相机参数。对短基线下的立体图像对的稠密匹配文献中有很多研究，但计算量非常大。而匹配的扩散策略在匹配数量、精度和计算时间之间一般能达到一个较好的平衡。　　 本文主要围绕如何用扩散的方法得到准稠密匹配这一问题展开研究。主要工作有以下几个方面：　　 ●针对三维重建需要比较稠密的匹配以提高重建效果的要求，改进并实现了一种基于透视图像对的匹配扩散算法。在文中重点讨论了种子匹配的获取方法以及匹配的扩散策略。此算法能得到分布均匀、精度较高的准稠密匹配。对于应用中的一些问题，本文还给出了关于其解决方法的讨论以及相关实现。　　 ●针对鱼眼图像高畸变的特点，提出了一种适合于鱼眼图像的准稠密匹配扩散算法。该算法采用局部仿射模型来建立图像对应区域之间的变换关系，并利用这个仿射变换来规范化对应区域，最后在规范化的区域上进行匹配扩散。在局部仿射变换的计算中，采用邻域传递的思路，边扩散边邻域更新，使扩散始终在较准确的对应区域内进行。实验表明，在大畸变的鱼眼图像下，文中提出的准稠密扩散算法仍能取得比较令人满意的匹配结果。　　 ●统一了透视图像对、鱼眼图像对的匹配扩散算法，给出了一个统一的扩散框架模型，使其适用于各种图像之间点匹配和区域匹配的扩散。在此基础之上，进一步深入探讨了种子匹配对应邻域的选择、扩散得到的匹配的分布调整、精定位、可控性以及遮挡与边界的处理等扩散相关问题，并给出了相应的解决方法与相关思考。最后还讨论了多幅图像之间的匹配扩散问题。