1、近年來，三維重建技術(shù)被廣泛地應(yīng)用?，F(xiàn)在有很多設(shè)備可以直接獲得場(chǎng)景的深度信息，重建場(chǎng)景模型，但是這些設(shè)備容易受到自然環(huán)境的影響，限制了一些特定場(chǎng)景的重建，并且設(shè)備成本較高操作復(fù)雜。無序圖像的多視立體匹配算法可以針對(duì)于簡(jiǎn)單的圖像采集設(shè)備在自然環(huán)境下采集的圖像數(shù)據(jù)重建場(chǎng)景模型，適應(yīng)范圍較廣，因此無序視圖的多視圖立體匹配是三維重建技術(shù)的研究重點(diǎn)之一。
　　目前多視圖立體匹配（Multi-View Stereo matching，MVS）的

2、算法研究中有些較好的算法，但是算法普遍存在處理時(shí)間長(zhǎng)，精度不高等問題。本文重點(diǎn)研究了MVS算法，并針對(duì)目前的研究現(xiàn)狀在算法處理時(shí)間和重建精度上做出改進(jìn)。具體的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新工作如下：
　　1.本文首先結(jié)合SIFT和SURF兩種特征進(jìn)行視圖匹配，提高了圖像的匹配精度。在從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)（Structure from Motion，SFM）的過程中，兩特征結(jié)合提高了相機(jī)之間位置參數(shù)的精度，同時(shí)增加了稀疏點(diǎn)云的數(shù)目，不僅增加了算法的穩(wěn)定

3、性，而且減少了在區(qū)域增長(zhǎng)過程中增長(zhǎng)到錯(cuò)誤區(qū)域的概率，因此可以提高最后重建模型的精度。
　　2.本文研究了基于圖像級(jí)的全局視圖選擇以及基于像素級(jí)的局部視圖選擇，本文首先在全局視圖選擇過程中加入判決條件，并且自適應(yīng)的確定鄰域視圖候選集合中的視圖數(shù)目，不僅提高了整個(gè)重建過程的速度，而且提高了立體匹配中鄰域視圖的準(zhǔn)確度。另外本文在局部視圖選擇過程中改進(jìn)了打分函數(shù)中極平面夾角的權(quán)重因子，提高了局部視圖選擇的準(zhǔn)確性。
　　3.在區(qū)域增長(zhǎng)

4、過程中，MVS算法可以得到準(zhǔn)確度較高的重建結(jié)果，但是在重建模型的邊界處誤差點(diǎn)較多。研究中發(fā)現(xiàn)，在匹配過程中MVS算法利用n?n的矩形窗口，窗口大小的選擇對(duì)重建的精度有影響。在本文中將矩形窗口改進(jìn)為自適應(yīng)形狀，使得投影到空間中的空間平面片形狀也是自適應(yīng)的，可以捕捉足夠的信息提高重建的精度。最后文章簡(jiǎn)單介紹了泊松建面的過程。
　　本文的實(shí)驗(yàn)首先選擇了Middlebury數(shù)據(jù)庫中的templeRing圖像集和在自然環(huán)境中采集的多組圖像數(shù)