三维模型比二维图像具有更强的真实感,在考古,教育,医疗,军事,虚拟现实都有着广泛的应用。如何快速有效的从二维图像中恢复出场景的三维模型一直是摄影测量和计算机视觉领域的重要研究课题,它包括了许多计算机视觉领域的先进算法。本文深入研究了基于图像的三维重建的相关理论和算法,并在经典算法的基础上设计了可行的三维重建方案。本文首先介绍了摄像机模型,对极几何等三维重建的理论基础,然后针对基于两幅图像的三维重建和基于多幅图像的三维重建,设计了两套可行的方案,并对方案的各个步骤进行了详细分析。对于特征提取与特征匹配步骤,本文首先介绍了Moravec算子、Harris算子和SIFT算子,并阐述了与之相对应的特征匹配方法,然后介绍了消除误匹配的RANSAC算法。对于摄像机标定步骤,本文介绍了传统标定方法和摄像机自标定方法,在此基础上,利用Matlab标定工具箱完成对离散图像的标定过程。对于构建点云模型步骤,本文设计了两幅图像点云重建方案和多幅图像点云重建方案。对于点云网格化和纹理映射步骤,本文介绍了点云网格化和表面重建方法,并提出了一种多视图纹理贴图流程。最后,给出了重建效果图,从而验证了方案的可行性。