全景技术是近年来发展起来的一种视觉新技术,如腾讯发布的SOSO地图的街景服务以及具有中国版谷歌街景地图之称的“我秀中国”。由于360度全景影像沉浸感强烈,给观赏者带来身临其境的感觉,因此,对如何提高计算机对全景相机影像三维影像的恢复和处理能力已经越来越受到工业、科研等领域的关注,本文对全景相机连续影像三维构模进行研究,旨在通过多幅连续影像恢复实物的场景及三位结构：通过使用车载Ladybug3全景相机,通过采集城市街景的影像数据,从影像的预处理,特征点的提取和匹配,运动恢复结构,密集重建等对影像中建筑物三维重构的过程进行研究,实验最后得到城市街景中三维建筑物的三维稠密点云模型,且利用影像序列进行三维构筑物重构时,能够得到清晰的点云结构。本文的研究内容主要从以下几个方面展开：(1)研究车载设备安装及全景相机对城市街景进行影像采集,对城市街景影像预处理,选取城市街景中需重构目标的影像。(2)对SIFT(尺度不变特征转换)算法进行分析和改进运用到课题研究中,实现了特征点在多影像间的提取和匹配,为通过特征点匹配计算多影像几何关系做好铺垫,并阐述了影像重建需要用到的摄像机几何模型,并以此为基础来分析双影像之间对应的几何关系等。(3)选择可以用于分析多幅影像间立体重构的三维重构算法,包括运动恢复结构SFM (structure from motion)算法、CMVS (clustering multi-view stereo)算法、PMVS (patch-based multi-view stereo)算法,并通过visual SFM展示了三一维建筑物稠密点云的实验结果,实验结果表明重构出的三维点云足够密集,很好地表达了城市街景中重构目标的真实情况。本文研究内容为全景相机采集的城市街景影像进行快速大规模城市重建提出了一种新途径。