在计算机视觉领域,基于图像的三维重建是近年来的研究热点。其核心是利用影像信息还原被摄场景几何结构,通过图像投影获得真实纹理,构建三维模型。图像间匹配点对(同名点)的质量最终决定三维模型的完整性和精度。本文在现有研究基础上,研究无定姿影像提高匹配点对数量与正确性的方法,利用图像几何约束恢复被摄物体空间坐标,达到更好地三维场景重建的目标。主要工作内容如下:(1)高分辨率影像快速特征提取与初匹配针对高分辨率影像在SIFT特征提取过程中,计算规模过大、效率低下的问题,通过改进并行分块策略缩小数据规模,实现单张影像10~4~10~5数量级特征点在10~2秒内的提取。针对随之大大增加的特征匹配计算量,分析特征点尺度分布规律,提出大量特征点的尺度筛选方法,在10秒内快速建立影像之间可靠的初步匹配。(2)基于特征点尺度分布、对极约束与视差分布的密集匹配方法大量特征点增大了相似特征出现的概率,导致仅通过特征匹配建立的匹配点对数量十分有限。根据初步匹配得到的信息,建立两视图对极约束、特征尺度比例约束与已有匹配点附近的视差约束,缩小特征匹配的搜索范围。采用并行方法加速匹配过程,实现数百秒内10~4数量级的特征点密集匹配。(3)改进以三视图为单元的图像三维重建方法两视图对极约束将匹配点搜索范围限制在对极线中,仍可能造成误匹配。本文进一步将三视图对极约束约束用于扩展当前匹配点集合。根据影像属性数据建立欧式空间中的三视图投影矩阵,并反向投影生成被摄对象三维点云。对大范围地形数据,提出平面投影空间三角网生成方法,简化建模过程。形成针对无定姿影像的以三视图为单元,快速构建结构与纹理信息丰富的三维模型的方法。(4)镜面成像等特殊光环境的处理方法分析镜面反射、光场强度不均、折射与遮挡等特殊情况对建模过程的干扰,研究满足现有三维重建计算假设的镜面反射,推导相关数学模型,减少其对三维重建结果的负面影响,并利用其提供的新约束优化模型。(5)无定姿影像三维重建软件原型系统研发研发无定姿影像三维重建软件原型系统,并进行实验。软件可处理无定姿航空影像与近景影像,生成稠密三维点云,对于建筑物密集区,亦可获得较理想的三维重建效果。