建筑物作为城市的基础设施,是城市重要的组成部分,智慧城市的发展需要建筑物单体三维模型的数据支持。传统的建筑物单体重建采用人工方法,存在处理效率低,重建成本高等问题,无法满足智慧城市的要求。快速发展的无人机倾斜摄影技术为大规模建筑物重建提供了新的途径,但通过无人机重建的建筑物模型无法单独操作。利用点云进行建筑物单体提取并重建能获得较好的单体模型,影像密集匹配（DIM）点云相对于传统的Li DAR点云获取成本低,但DIM点云噪声多、精度低,因此,对低成本DIM点云进行高效率、高精度的建筑物单体提取及重建研究十分必要。本文以DIM数据为研究对象,着重于单体建筑物提取,建筑物轮廓提取和建筑物几何重建研究,主要研究结果如下:（1）构建了一种从DIM点云中提取单体建筑物的组合方法。首先通过布料模拟滤波（CSF）算法进行地面点滤波;然后结合过绿指数（EXG）和邻域信息剔除植被点;最后使用DBSCAN密度聚类算法从剩余的点云中分割出单体建筑物点云。实验结果表明,该方法能有效的提取单体建筑物点云,与EXG法相比,本文方法提取的建筑物完整性更高。（2）针对DIM点云噪声多、精度低的特性,提出了一种单体建筑物2D轮廓的提取方法。首先,截取建筑物中部立面点云,并将其投影至平面;其次,考虑到投影后噪声点密度低,进行密度去噪,获得建筑物轮廓点云;进而,结合随机采样一致性（RANSAC）算法和欧式聚类算法进行轮廓点分类,并拟合轮廓线段;最后,根据一定准则合并轮廓线并进行排序,得到建筑物2D轮廓。实验结果表明,该方法能有效的提取建筑物2D轮廓,与EPS手动提取的轮廓关键点比较,平面点位误差在0.15 m以内。（3）针对传平面分割方法分割DIM点云效果不佳的问题,使用了一种基于轮廓线约束的平面分割方法。在分割建筑物立面的基础上,使用亮度阈值分割窗户点云,并将其栅格化;再利用图像处理技术提取窗户,最后拉伸2D轮廓线实现建筑物几何重建。实验结果表明,该方法能得到较好的建筑物几何重建效果。