随着科学的进步与发展,人们对周边物体三维结构模型的获取也更加期待。人们如今可通过许多设备来接触式或者非接触式的扫描物体,实现三维模型的重建,如激光、结构光、雷达等。而基于视觉的三维扫描重建更加经济便利。但目前基于单目视觉的三维扫描重建存在速度较慢的问题,严重影响了其便利性和使用范围。本文对基于单目视觉的三维扫描的相关技术进行了研究,主要研究内容与成果包括:1、设计了基于分组重建的单目视觉三维扫描方法。在对SFM算法研究的基础上,对其进行了改善并设计了分组重建框架。首先,将图像数据分为N组,各组分别对图像提取SURF特征后以SFM思想进行重建;第二,对各组重建结果进行尺度配准以及快速拼接获得目标完整的点云模型;第三,对匹配拼接过程中采取分块配准策略以削弱点云拼接累积误差的影响。实验表明,此方法可以在不失精度的情况下大幅提升三维扫描速度,并且图像数量越大越适合进行分组重建,最终实验验证了本方法的可行性。2、提出了基于NDT与ICP的三步式点云快速拼接算法。考虑到ICP算法的配准精度以及NDT算法的配准速度,采用三步式拼接策略加快点云拼接速度。首先,采用NDT算法进行点云粗配准,快速调整两点云间的距离和点云姿态;第二,利用ICP算法快速微调粗配后的点云集合,调整其位置与姿态;第三,二次应用ICP算法精确配准微调后的点云集合。通过实验验证,尤其针对大量点云或相距较远的点云,本算法能够有效缩短拼接时间而不失拼接精度,较大的提升了三维扫描的速度。