基于多视图几何的三维重建技术是计算机视觉领域中的一个重要课题,该技术在定位、导航、虚拟现实、增强现实、测绘、医学影像辅助诊断与治疗等领域中有着重要的应用价值。论文讨论了基于单目摄像头的三维重建技术,通过拍摄场景和物体所得的多张二维图像来估计场景和物体在空间中的三维位置,重建出场景和物体的三维模型。三维重建技术包含运动恢复结构、多视角立体视觉、表面重建三个部分。在实验中,我们通过单目摄像机在真实物体的周围拍摄多张图片,图片的数量一般为几十张,并利用这些图片进行三维重建,最终可以生成出真实性较佳的三维模型。在运动恢复结构中,本文通过多视图几何理论,计算并定位出相机和物体的三维坐标,使用光束平差法对运动恢复结构的结果进行优化,提出了一种基于共轭梯度法的快速求解算法对光束平差法的求解加以改进,该算法使用了GPU加速技术,求解时间缩短到约为原来的五分之一。在表面重建中,采用泊松重建算法由稀疏点云生成三维网格,重建出场景和物体的三维模型,最后利用数字几何处理算法(如网格简化、网格光滑)对三维模型进行后处理,并提出了基于k-means的自适应顶点聚类网格简化算法,优化三维重建的效果,在重建面片减少到原来十分之一的情况下仍能保持原来的重建质量。综上所述,本文针对三维重建中运动恢复结构和表面重建中所遇到的问题对算法进行了优化,所提出的算法在兼顾重建质量的前提下,重建效率有了大幅提升。