近十年来基于几何的计算机视觉在理论上取得了丰硕的成果，但是在一些方面仍需要深入地研究，比如：环境对摄像机标定的约束性，计算机视觉系统对噪声的鲁棒性，三维重构算法的准确性，三维重构条件的适应性等方面，并且，在技术应用方面距离实用化还存在相当的距离。 本文以提高三维重构方法对噪声的鲁棒性、摄像机标定的适应性以及三维重构的准确性为主要目的，阐述和分析了基于多视图几何的计算机视觉的一些基本原理和概念，在此基础上，结合统计最优化的鲁棒算法，将摄像机标定方法以及在此基础上的三维重构理论作为研究的重点，主要完成了以下几方面的研究内容： 1.针对摄像机强标定方法中必须已知标准件的尺寸的不足，提出了一种基于平面模板的标定方法。它是介于自标定方法和强标定方法之间的一种方法，利用平面模板特征点的对应关系，并融合了平面与图像的单应估计算法，最大似然估计算法和畸变非线性优化算法，实现了摄像机的优化标定。实验中还对摄像机标定的一些影响因素进行了分析。 2.针对基本矩阵计算不精确和不稳定的情况，提出了基于代数最小化的归一化8点算法。以非奇异矩阵和反对称矩阵的乘积表示基本矩阵的秩2性质，克服了归一化8点算法秩2强制约束的不足，从根本上解决了原理性的误差，改善了基本矩阵估计的性能。实验证明这种方法有效地提高了基本矩阵估计的精度。 3.提出了一种多项式绝对值的三维重构算法，它适用于两视图摄像机内部参数已经确定的情况。该算法利用了基本矩阵将两条极线参数化，把极线几何距离函数最小化问题转化为参数的多项式求解问题。这种方法在仿射变换和射影变换下是不变的，具有良好的几何性质。实验证明这种算法在精度上优于其他线性和迭代算法，可以获得更高的重构精度。 4.在仿射重构算法的基础上，推导出射影重构矩阵分解算法，并针对射影重构中存在的多视图射影深度不确定的问题，引入Triggs公式有效地解决了不同视图之间的射影深度的换算问题，同时提出了测量矩阵的奇异值分解秩4优化算法。实验证明这种算法具有较高的准确性。 5.针对摄像机无法进行离线预标定的问题，提出了一种基于绝对二次曲面的对偶图像的重构方法。在完成射影重构的基础上，通过摄像机矩阵将-Ⅰ-绝对二次曲线的对偶图像约束转移成绝对对偶二次曲面的约束，利用几何约束性质，同时实现摄像机的标定，无穷远平面和三维结构的获取。实验结果证明，在倾斜因子和纵横比一定而焦距变动的假设条件下，该算法仍具合理性。