三维重建是计算机视觉中的一个热点问题。本文以Marr视觉理论为基础，对重建过程中图像特征点的提取及匹配、摄像机参数的标定和物体三维模型的贴纹理显示等问题进行了较为系统地研究，成功地实现了一个三维重建的原型系统。实验证明，本文所使用的方法是鲁棒的，重建的效果也是令人满意的。 在基础矩阵的计算上，本文提出了一种基于遗传算法的基础矩阵估计算法，对基础矩阵的鲁棒求解进行了一次有意义的尝试；匹配阶段通过提取立体图像的Harris角点作为特征点，经过相关匹配、松弛迭代匹配和最小平方中值法匹配三个阶段，得到了一个鲁棒的匹配点集；摄像机标定采用了张氏平面标定法，操作简单易行；最后，在匹配和标定的基础上利用SFM(Structure from Motion)算法计算出摄像机的运动参数，并求出离散的物体空间点的三维坐标，再通过三角划分和贴纹理，最终在OpenGL中实现了物体的三维显示。