传统的三维重建采用的双目或多目视觉方法往往使视觉系统结构复杂、造价相对昂贵、操作复杂、在控制上不易实现。因此,成本低、结构简单易操作的单目视觉方法的研究变得更有必要。本文通过理论分析,提出了一种新的基于单摄像机变焦原理的几何体三维重建方法,并在此基础上进行了图像预处理、冗余数据处理以及仿真验证等内容的研究。首先,通过对传统三维重建过程和透镜成像、光学变焦的研究,在定义的摄像机成像几何模型下利用不同的焦距推导了几何体空间点的三维重建过程,给出了提出的变焦算法下计算空间点三维坐标的计算公式,并通过不同象限内单点的仿真验证了算法的可行性。在图像预处理阶段,采用了分为四阶段的处理方法:通过阈值分割有效地去除了背景噪声的干扰,通过比较选择canny算子检测边缘,用霍夫变换准确地检测所需直线,最后提取出特征点的像素坐标。对于不同的焦距组合产生大量的不同重建结果问题,首先采用传统的遗传算法处理冗余数据,通过遗传操作迭代搜索出最优的重建值。针对算法中的变焦特点,进行了变焦重建算法模型对焦距的敏感度分析,筛选容易造成较大错误影响的焦距组合,在此基础上提出了加权梯度法搜索最优值的方法。最后,通过仿真分析验证了所提出的算法与数据处理方法。在仿真空间立方体转化后的像素坐标上添加高斯白噪声和BM高斯随机噪声模型,通过比较分析确定遗传算法和加权梯度法中未确定的参数,然后比较两种数据处理方法在不同方差下的重建精度,考察两种方法对不同噪声模型的适应性以及运算时间。利用所推导的理论公式完成对处理过的实际图片数据的转换和计算,并且分别用遗传算法和加权梯度法重建出实际立方体顶点的三维坐标,通过定点间的实际距离与重建顶点的距离的比较验证了重建精度。