三维重建是机器视觉领域中一个非常重要的研究方向,解决有限体积内物体三维结构信息的计算问题。随着物联网技术的发展,在电商平台商品展示和鞋靴定制等领域三维结构信息有巨大的潜在需求。现有的商用三维扫描仪便携性差,价格昂贵,在物联网环境下难以被广泛应用。而智能手机的高普及率和便携性使其与物联网的融合逐渐成为发展趋势。因此,本文面向物联网中的感知层,以单目相机和惯性测量单元作为传感器,研究实时三维重建问题。在本文研究基础上开发了一套实时三维重建软件系统,系统可在室内及室外环境中使用,并为物联网环境下的个性化鞋靴定制等应用场景提供支持。本文的主要研究内容包括:1.围绕单目实时三维重建研究中的自定位问题,分析现有三维重建研究中视觉自定位算法的不足。基于移动端设备配备的惯性传感器测量模型和视觉-惯性组合原理,考虑物体模型中的三维结构信息,提出了一种基于光度残差优化的视觉惯性组合定位算法。实验验证视觉-惯性组合定位算法对三维重建模型表面质量和精度的提高。2.围绕单目实时三维重建研究中的深度估计问题,对现有实时三维重建研究中的深度估计算法进行分析。针对已有深度估计算法中采用双目校正预处理图像存在的不足,提出了一种基于虚拟双目估计深度的算法。考虑自定位算法的定位误差,提出了虚拟双目构造算法。考虑图像噪声及纹理对三维重建质量的影响,提出了基于时空一致性和投影几何的后处理算法。通过实验验证算法对三维重建表面质量的提高。3.围绕单目实时三维重建研究中的模型更新与模型生成问题,面向实际的应用场景,采用三角面片表示并存储三维模型。考虑硬件的功耗和性能限制,结合并行计算技术,设计了基于并行计算处理器的模型更新算法和模型生成算法。提出权重阈值方法消除生成的三维模型中冗余的内表面。4.在上述研究基础上,以智能手机作为硬件平台开发了实时三维重建软件系统,并结合增强现实技术设计了人机交互界面。在此基础上,在不同形状和尺寸的室内物体和室外物体上验证了三维重建系统的可行性和鲁棒性。通过三维脚型重建实验验证三维重建系统在鞋靴定制领域应用的可能性。