基于多基线影像进行三维重建的关键技术包括：相机标定、立体匹配以及三维模型可视化。其中的核心问题是多基线影像对应性元素的自动和密集获取，对应到影像匹配和立体匹配阶段同名点的获取。另一个核心问题是相应的几何模型和对应的求解策略。本文系统的研究了从多基线影像出发到获取密集点云与三维模型的整个过程。论文的主要研究内容是：①基于多基线影像三维重建关键技术的几何理论研究。首先，回顾与分析射影几何基础理论。然后，介绍几何计算机视觉中的对极几何。这是建立进一步的解算模型的基础所在。②高精度影像匹配技术研究。影像匹配是求解对应性元素的关键性步骤，首先，详细分析基于特征匹配的SIFT算法，并给出实用的匹配容错策略。③针孔相机成像模型研究，由于已知模拟相机的各种参数、物方和像方对象，我们可以利用这些准确的信息来进行相机模拟以检验算法的正确性。任意给定一张中心投影生成的影像，为对其进行三维重建，需要对其进行相机自标定，详细分析自标定中的灭点标定算法。④立体匹配是多基线影像三维重建的关键性步骤，其目的在于寻求解出尽量密集和准确的表面重建结果。重点研究基于贴片的生长策略，其通过不断的膨胀与滤波来“递增式”对被重建目标或场景进行三维重建。⑤在以上理论的基础上，基于Visual C++MFC框架，利用了OpenGL等开源程序，开发一套能够进行相机标定和多基线三维重建的原型软件系统。