近年来,随着数字城市的发展,获取城市中三维建筑模型的需求越来越大。但是城市建筑物数量庞大,而目前建筑三维模型的建立以人工方法为主,因此工作非常繁重,即不经济也不实用。本文针对城市环境(尤其是建筑)三维重建的半自动化或全自动化方法进行了研究。本文首先介绍了数字城市的产生和意义、3DGIS的作用和应用,城市三维建筑重构的重要性。然后对主要建筑三维重构方法和工具进行了汇总、归纳和分析,并对各种数据源进行了描述。笔者提出了一个自动化程度较高的用于建筑三维重建的系统框架,它的特点是能够从建筑物的照片中重建出较精细、有真实侧面纹理的建筑物模型,添加到以航片或GIS数据生成的三维地形上。 从图像恢复物体三维信息的经典方法是立体视觉,这是本文提出的框架中关键。本文介绍了立体视觉中的极线几何、摄像机标定、校正,以及立体视觉重建流程中重要的一步――图像匹配。回顾了图像匹配的两种主要方法:基于特征的匹配方法和基于区域的匹配方法,并详细描述PMF算法的思想。基于视觉的恢复三维信息的方法有两种:立体视觉与运动视觉。为了提高匹配算法的鲁棒性和计算效率,结合不同时间和空间的图像信息来获得场景三维结构的方法受到青睐,从而产生了时间立体视觉。本文详细阐述了时间立体视觉的思想、优化及搜索策略。文章的最后对两种匹配算法作了实验,一种是基于区域的匹配――PMF算法,另一种是时间立体视觉算法。