三维重建能够反映图像中完整的场景信息,在工业自动化、虚拟现实应用、视觉导航等领域应用广泛,因此三维重建技术逐渐成为新的研究热点和需求。目前基于立体视觉的三维重建存在系统移动性差、价格昂贵、特征匹配准确率低、重建精度低等问题,因此本文提出一种使用方便、价格低的基于单目视觉的三维重建系统,通过单目相机标定、特征提取与匹配、空间点云重构等步骤对三维重建技术进行研究,旨在保证算法实时性的同时,提高特征匹配准确率和三维重建精度。首先,为保证图像采集质量及重建效果搭建三维重建系统;为确定世界坐标系与图像像素坐标系之间的坐标转换关系对摄像机成像原理进行研究从而引出相机内外参数;针对参数求解精度和图像失真问题,对单目相机标定进行理论分析,通过多种相机标定方法进行比较,选取张正友标定法求取相机内外参数和畸变参数。其次,针对位姿变换以及光照影响等问题,对基于局部特征的Sift算法进行研究;为提高特征提取与匹配的精度,应用相位一致性确定图像傅里叶变换域内出现频率高的点以剔除不稳定特征点,并引入肯德尔系数约束进行二次匹配以去除误匹配点。最后,在相机标定和特征提取匹配的基础上,进行空间点云重构算法的研究;通过相机参数得到投影矩阵,利用投影矩阵得到三维稀疏点云;针对图像细节缺失问题,对稠密点云三维重建算法进行研究;在此基础上,采用纹理映射的方法,通过三角剖分和纹理贴图得到较为真实的重建模型。通过相机标定、特征提取与匹配、点云重构实验对算法综合性能和重建模型测量结果进行对比分析;结果表明,相机标定精度为0.004mm,能够得到高精度内外参数,改进算法较原算法运行时间相差0.011s,正确匹配率提高4.35个百分点,验证应用改进算法能够在保证实时性的同时,提高特征提取与匹配的准确率,并改善三维重建效果,对比实验验证重建模型更为真实有效。