视觉是人类获取信息、认识世界的重要途径。计算机视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像或图像序列中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。在最近三十年内,计算机视觉技术有了突飞猛进的发展,其应用范围遍及工业、农业、医学、军事等多个领域。三维重建技术是研究如何通过二维信息来获取物体在空间中的三维信息的技术,具有广泛的应用前景。它涉及到的学科也非常广泛,包括特征点提取、图像匹配、多视图几何理论、数值分析方法、计算机图形学、三维建模等多个领域。本文提出了一种两幅图像间基本矩阵的自动计算算法,该算法结合SIFT特征点,并以RANSAC算法作为搜索引擎。该算法仅需图像作为输入,不需要其它先验信息；而输出是基本矩阵的估计以及一组对应的特征点。本文设计并完成了一种基于图像序列的三维重建系统,详细地阐述了系统实现的流程,对其中涉及到的特征点提取与匹配、图像间关系建立、运动与结构的更新、自标定、稠密匹配等多种技术进行了较深入的研究。实验证明,本文实现的三维重建系统能够较好地还原出实际物体的外观,并且具有较高的重建精度。