三维重构技术是将三维场景进行数字化再现的技术,是智能飞行器探索未知环境的重要支撑技术之一,可以为飞行器避障、三维航迹规划等应用需求提供真实的场景模型。针对小型无人飞行器对三维空间感知与探测的需求,提出了一种基于RGB-D相机的三维场景重构方案。该重构方案分为RGB-D数据获取与处理环节、视觉前端设计环节、优化后端设计环节、回环检测环节和三维场景生成环节五个部分。在RGB-D数据获取与处理环节中,建立了RGB-D相机的数学模型,实现了相机的标定与配准,并对含有噪声的深度图像数据进行了修复。在视觉前端算法环节中,为了解决多场景间的匹配问题,基于各向异性扩散思想改进了特征提取算法。设计了一种带方向的二进制描述子对特征进行描述,并通过实验验证了描述子的性能。此外,基于匹配的特征之间的几何约束,解算出了固连在飞行器上的相机的运动轨迹与姿态,完成了对多场景间的变换关系的求解。在优化后端环节中,建立了一种关键帧的选择策略,在视觉系统的观测方程的基础上构建了最小二乘代价函数,并利用非线性图优化的方法对噪声进行了抑制。在回环检测环节中,改进了一种基于二进制视觉词簇的词袋模型算法,降低了累积噪声,构建全局一致的轨迹和地图,并设计实验验证了其效果。在三维场景生成环节中,结合处理后的RGB-D数据和优化后的运动轨迹与姿态信息,构建三维稀疏点云地图。基于解算的相机位姿与数据集中标准值的相对位移均方根误差,对生成的三维场景的准确性进行了验证。在重构出的三维稀疏点云的基础上,实现了基于八叉树的三维场景的构建。