随着各行各业对3D内容需求的增加，使用建模软件制作3D内容的方式已无法满足行业的需要。三维重建作为一个可以自动的生成3D内容的技术，受到了大量的关注。其中以图像作为数据进行重建，从目前来看仍是一种主流的手段。基于此，传统重建方法将重点放在了不同图像间点与点的对应上，希望以此获得相机的运动轨迹及平面像素的三维坐标，但这种做法通常鲁棒性不高，点云的精度很难达到理想的结果。为了解决这一问题，本文提出了一种新的重建策略，以期快速的实现对特定场景的重建。相比于传统点云重建的方式，本文算法加入了平面间的结构信息，通过用户的辅助，在初始化阶段将结构信息标明，软件在设计之初就对用户的操作体验做了优化，提供了良好的交互方式以减少用户的工作量。这些结构信息不仅被用于重建前特征点的追踪过程，也被用于重建后的优化阶段。追踪阶段使用了基于结构的光流法追踪策略，对于算法追踪失败的点，系统会对其进行修正，用户也可手动对追踪错误的点进行调整。在重建后的优化阶段，传统的优化函数只考虑到了投影误差，本文则将结构信息一并加入到了优化过程当中，从而使得优化后的结果中包含有加入的结构信息。实验部分在使用多组数据对算法进行验证的同时，还与其他已有的算法进行了对比，重建和对比结果表明本文提出的算法可以达到很高的精度，且在适用性和精度方面超过了现有的算法。