针对在数字影像三维重建过程中，由于原始数据中存在噪声和失真等不足，导致特征匹配效率和精度较低的问题，提出基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征点提取算法的三维数字影像重建方法。采用双边滤波算法对数字影像中的环境噪声实施消除处理，并保留数字影像的边缘信息，提高特征点提取精度；通过尺度不变特征转换(SIFT)算法对其提取特征点，得到数字影像的特征点对；将该特征点对作为初始面片，利用空间目标多视影像密集匹配方法，实现对数字影像的三维重建。实验结果表明，所提方法特征匹配效率和匹配精度高，且降噪能力强，生成的三维重建影像所需平均时间为26.74 ms。