基于未标定图像的三维重建技术是近年来计算机视觉领域研究的一个热点问题。它利用摄像机拍摄物体不同角度的图像，根据不同图像之间的几何关系估计摄像机的外部参数，即确定摄像机的位置和方向，从而恢复物体在射影空间下的几何模型，再利用自定标技术估计摄像机的内部参数并完成物体在欧氏空间下的重建。该技术在机器人导航、精密工业测量、医学图像的三维重建、自动目标识别、军事技术等方面都有着重要的应用价值，所以日益受到人们的重视。　　 本文以精确打击应用为背景，精确打击目标通常是人造结构，如建筑物，人造结构通常由大量的平面和平行线组成，由于传统的基于平面的射影、仿射不变量和不变矩的目标识别已成熟，国内也有相应的专著，传统方法的局限只能应用于高空下视情况，不能应用于低空突防情况，所以基于三维模型的精确打击目标识别是一个新的研究领域。本文基于图像的三维重建方法，将为基于三维模型的目标识别打下基础。　　 本文首先通过对射影几何、针孔模型成像理论及三维空间层次关系的研究，指出由图像进行三维重建的可能性，建立了一条基于未标定图像进行三维重建的技术路线。其次针对同一场景图像间对应点匹配准确率低的问题，本文在已有的匹配方法基础上，结合对极几何约束，提出了一种改进的对应点匹配方法，实验结果表明匹配的准确率较高；由于基础矩阵包含了图像间几何约束的所有信息，它的求解对于图像三维重建具有重要的意义，本文提出了一种基础矩阵的加权线性迭代算法，该算法利用点到极线距离的几何特征作为每个点的加权因子，使匹配精度高的点对基础矩阵的影响更大，与传统的基础矩阵计算方法相比，该方法提高了计算精度。最后，本文研究了在摄像机事先未标定的情况下，如何利用场景结构信息实现三维物体的分层重建，本文阐述了射影重建的实质是求解基础矩阵，射影重建到仿射重建的实质是求解无穷远平面或无穷远平面单应矩阵，仿射重建到欧氏重建的实质是求解绝对二次曲线的图像，本文利用场景中两两正交的三对平行直线，计算各对直线的消失点，通过消失点和极点计算无穷远平面单应矩阵，进而利用正交性约束线性计算绝对二次曲线的像，最后分解出摄像机内参数，算法具体实现步骤在文中已给出。实验给出了物体的射影重建、仿射重建、欧氏重建的结果，实验结果表明算法是有效的和可行的。