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捆绑调整(Bundle adjustment,BA)是三维重建中的关键步骤,它需要消耗大量的计算时间和内存存储空间.本文旨在处理三维点数比相机模型数多很多的捆绑调整问题,我们称之为针对大规模三维点集的捆绑调整(Massive-points bundleadjustment,MPBA)问题.此类问题在对高分辨率图像进行三维重建时会经常出现.为了高效地解决MPBA问题,本文提出一种分布式的捆绑调整算法.通过基于三维点集划分的分解方法,原MPBA问题被分成若干子问题.该分解方法不依赖于输入参数的内在联系,