目前,三维建模是计算机图形学、计算机视觉和虚拟现实等领域中的研究热点。对场景中实体进行三维建模主要有如下三种方式:传统的几何造型技术、三维扫描技术、基于图像的三维建模技术。传统的几何造型技术使用几何造型软件人工的生成三维模型,该方法要求使用者对几何造型软件有比较高的熟练程度,花费的时间较长,且模型的绘制效果与实体之间仍存在较大的差异;三维扫描技术是目前应用比较广泛的技术,其使用三维扫描设备对实体进行数字化处理,但三维扫描设备成本比较高,扫描出的数据比较多,算法也比较复杂。因此,基于图像的建模技术引起了研究者们极大的兴趣并得到了迅速的发展。基于图像的建模技术是用光学系统对原始的场景进行扫描,然后通过对扫描到的图像进行一系列的处理而自动重构出原始的场景。广义上来说,基于图像的建模技术是指从单幅图像、多幅图像、图像序列(视频)中,通过自动或人工交互的方式,从图像中恢复出三维实体的几何模型、表面纹理、光照条件、反射属性等的技术。该技术最大的优点就在于可直接从图像中为重建的三维模型抽取纹理和光照信息,快速的构建具有高度真实感的三维模型,且在成本上有了很大的节约。本文着重从几何重建展开研究。本文主要的研究工作和贡献如下:对视频图像采集设备摄入的视频图像进行预处理,采用背景差分和帧间差分相结合的运动目标检测算法,从视频中提取运动人体并利用形态学的方法进行后处理。对现有的基于图像的三维重建算法进行了总结,并讨论了这些方法的基本原理和优缺点。实现了一种可见外壳生成算法。该算法将3D锥形的求交问题转换成2D空间中多边形的裁剪问题,避免了复杂的求交过程。同时,该算法中各个平行平面上的多边形求交及平面间轮廓线重构物体表面都可以并行执行,从而提高算法的执行效率。在确定人体模型末端特征点的基础上,结合Pinocchio系统的离散惩罚函数,得到了准确的人体骨架,消除了骨架埋入中拓扑结构混淆的情形。