运动推断结构(SFM)被广泛的应用在三维重建领域,该系统可以用无序的图片进行三维重建。但是在现实生活中,很多物体都是重复性的结构,又因缺乏先验信息,如果仅依靠特征匹配,极易导致错误的图像匹配,最终重建出错误的三维结构。虽然某些物体的结构较为对称,各表面也十分相似,但是仍然包含有大量的背景信息可以利用,并且重建结果的错误往往只是个别图像误匹配所导致的。对此提出一种结合视觉词袋模型和背景信息的三维重建方法,通过实验发现,相较于传统方法,所提方法不仅降低了计算开销,更能有效的纠正错误的三维重建结果。