计算机技术的发展和现实的需求，使得场景的三维重建问题成为一个研究热点。本文主要研究场景三维重建的关键技术，并提出了相应的解决方案。 论文首先回顾了三维重建技术的发展及现状，论述了几种典型的三维重建方法。在基于图像的三维重建过程中，关键部分是图像对之间的特征匹配。为改进目前特征匹配算法的性能，本文提出基于角仿射不变的特征匹配算法。该算法使用角作为图像匹配选取的特征，通过仿射不变处理，消除图像缩放、扭曲、旋转和平移等变化产生的影响，提高了特征匹配的精度和正确匹配率。 在三维重建过程中，由于特征提取和匹配时误差的存在，使得不规则物体的精确重建变得非常困难，本文提出了一种利用二次样条曲线作为基元的三维重建方法，并将之应用到空间不规则物体的三维重建中。使用二次样条曲线作为基元可以尽可能的在特征提取时减少近似误差的影响，曲线拟合时可以提高拟合精度和加快计算速度。 最后，为加快三维场景的绘制速度，可以使用分布式图像绘制技术绘制三维场景。由于遗传算法的本质并行性，适合于分布式场景绘制，本文提出了基于最早完成时间的遗传算法。该算法染色体编码不直接用问题求解值编码，而是采用任务的优先级属性编码。搜索启发采用最早完成时间，可以获得了较快的收敛速度和最短的任务调度长度。实验表明，该算法用于场景的分布式绘制中可以取得满意的效果。