由多视图重构三维景物是计算机视觉中的是一个难点问题，近十年来，严谨的多视图几何理论的出现使得该问题又成为计算机视觉中的一个热点问题。三维重构的用途很广，可以应用在模式识别，机器人导航，军事等行业。同时在最近几年兴起的计算机虚拟现实，基于图像的建模与绘制(IBMR)，数字博物馆等技术中都有广泛的应用。在未来几年中它仍然是计算机视觉的重要研究方向之一。 本文在多视图几何理论的基础上对三维重构进行了系统的研究，从摄像机成像模型入手，首先研究了图像匹配和摄像机标定问题，利用匹配和标定结果通过三角形法获取待重构物体的三维结构，然后利用计算机图形学的知识进行贴纹理显示，最终形成了逼真的三维显示效果。在与华东光电技术研究所的合作项目的研究中，本文作者在VC++环境下，利用OpenCV、IPL和OpenGL设计开发了一套三维重构软件。 针对三维重构中关键步骤，本文的主要研究内容及成果如下： 1．研究了图像匹配问题。图像匹配是计算机视觉、运动估计、模式识别等领域里的关键技术，也是实现三维重构的第一步。其目标是在存在几何失真、测量误差及光照等噪声下寻找两个或多个点集的最佳匹配。在图像匹配常用的一些基本约束基础上，本文提出了一种基于多分辨率和对极几何的匹配算法。 2．对摄像机标定问题进行了研究。摄像机标定是从二维图像获取三维欧氏空间信息的关键和必要步骤。本文从实用的角度优化了采用标定参照物直接标定摄像机内参数的算法，并在VC++平台下结合IPL和OpenCV设计并实现了一套标定系统，实验证明，该系统精度高，速度快。另外，本文还研究了通过求解Kruppa方程实现摄像机自标定的算法，并利用三维重构实验验证了该算法的可靠性。 3．在以上研究的基础上，设计并开发了一套完整的三维重构软件。软件的技术思想是在多视图几何的理论下完成的，在Visual C++平台下，借助于OpenCV、IPL和OpenGL的帮助，涵盖了摄像机标定、图像点匹配、计算