遥感技术以其探测范围大、获取数据速度快以及受限条件少等优点在越来越多的领域得到广泛应用。三维重建技术在城市规划、灾害检测、军事侦察以及武器精确打击具有非常广泛的应用,有十分重要的研究意义。本文实现一种基于多模型拟合的高精度三维重建技术,主要对基于多模型拟合的平面估计、基于相异性系数的平面融合以及基于有理函数模型的三维重建展开研究,通过对立体匹配得到的视察数据进行优化,从而改善三维重建的效果。本文在半全局立体匹配的基础上提出了一种多模型拟合和平面融合的平面估计方法。对平面内的视差进行修正与填充,提高了视差的完整性与准确性。在此基础上再进行三维重建,提升了三维重建的效果。算法具体分为以下三个步骤。首先,该方法结合了超像素分割和仿射模型,形成一种多模型拟合方法,估计出遥感图像中的子平面参数。通过基于熵率的超像素分割方法将图像划分成子区域,并通过基于M估计的加权迭代最小二乘法将子区域中的平面估计出来。该拟合方法相比最小二乘法具有更好的鲁棒性,能够拟合更准确的平面模型。在拟合平面系数时,采用了一种基于空间拓扑的离群点检测算法,用于消除离群点对平面拟合过程中的影响,从而提高拟合精度。其次,本文实现了一种基于相异性系数的平面融合算法,并根据最终得到的融合结果图像对立体匹配得到的视差数据进行优化。本文采用了基于对象的区域融合思想,提出了一种改进的基于仿射模型的合并代价函数,通过基于相异性系数的融合策略实现子平面的融合。在完成平面融合后,基于拟合融合后各个平面的仿射模型,填充漏匹配点并去除离群点,完成每个平面的视差优化。最后,通过有理函数模型完成三维重建工作。本文分析研究了基于有理函数模型的高程解算原理,通过图像坐标与地理坐标的映射建立有理函数模型,并根据视差数据结合模型计算高程数据,以此完成三维重建工作。综上,本文提出的基于多模型拟合的三维重建方法,对经过平面融合后分离的不同平面拟合平面模型,并根据拟合平面完成视差优化。通过实验结果证明,该方法提高了遥感图像对的匹配率,并改善了高程数据结果的完整度和精确度。