地震是一种有着巨大破坏力的自然灾害。地震发生后,对震区建筑物在预定功能下的安全性和可居住性的评估是地震现场紧急工作的重点之一。传统的评估方法是专家或者有培训经验的专业人员进行实地的走访。但是传统的评估方法存在各种各样的问题:数据获取难度大;费时费力;对专家依赖性强;过程存在安全隐患等。针对传统评估方法中出现的问题和图像处理技术的发展,基于数字图像处理的三维(3D)模型重建技术逐渐在震损建筑物评估中引起重视。但是,目前的图像三维重建法在土木领域的研究处于初级阶段,虽然该方法在土木中的可行性得到了验证,但是大尺寸结构模型重建的时间过长仍然是制约该技术应用于建筑物快速评估的主要因素之一。为了解决这些问题,本文提出首先利用图像压缩和图像分割技术对二维数字图像进行前处理的方法,达到减少结构三维模型重建的时间的目的。主要的研究工作和创新成果如下所示:(1)为了减少建筑结构三维模型重建的时间,本文使用主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)对结构目标物图片进行压缩预处理。该方法基本思路为:(1)根据实际工程要求围绕目标物进行图片采集,摄像机位置大约保持在同一水平面上;(2)利用主成分分析算法对采集到的目标物图像进行压缩的预处理;(3)提取图像的特征点,并且通过对图像特征点的匹配来标定相机位置,以此来确定平面图像与实际空间的对应位置关系,生成稀疏三维点云;(4)运用多视图立体视觉算法对点云进行稠密化,得到密集三维点云;(5)利用泊松重建算法,将密集三维点云重建为三维表面;(6)将纹理映射到模型的表面上,生成与实际结构对应的三维模型。通过对实际结构的图像进行压缩和三维建模来对该方法的可行性和准确性进行验证。通过实验可以得出结论:在不影响模型精度的前提下,将压缩预处理的图像引入到三维模型重建的技术中可以极大的减少模型的重建时间,同时也满足实际工程中的应用要求。(2)当对实际结构进行图像采集时,因为实际结构周围情况的复杂性,所以采集到的图像中包含大量除目标物外的无用信息。当利用图像对目标物进行模型重建时,图像中的大量无用信息也会被重建出来,这极大的浪费了建模时间,同时也会使得建出来的模型十分复杂。图像分割技术可以很好对图像中的目标物进行提取,以此来去除无用信息。但是目前没有一种通用的分割技术适用与所有目标物的分割。基于以上问题的存在,本文提出了一种改进的图像分割算法,通过对几张图像的简单人工交互完成对目标物数据的提取,利用得到的数据完成对剩余上百张图像前景和背景的分割,最后将分割后得到的新图像进行建模。通过对大连理工大学彩虹桥进行建模实验来验证该方法的可行性。由实验结果可知:不影响模型精度的条件下,图像分割技术可以极大的减少建模时间,同时可以满足在实际工程中的应用。(3)为了进一步的减少建模时间,本文将图像分割技术和图像压缩技术进行融合。首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后将分割后的图像进行压缩。通过对大连理工大学彩虹桥进行建模实验来验证该方法的可行性。根据实验结果可知,在满足实际工程要求的基础上,该方法可以极大的减少建模时间。