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三维数据被广泛地认为是下一代数字媒体的代表，如何快速制造和获取所需的三维模型数据成为了下一代数字媒体时代必需具备的重要技术。本文提出和实现了快速制造和获取三维模型数据的新方案。该方案主要研究了从草图重建三维物体的技术以及使用草图作为检索数据获取目标三维数据的技术。 本文工作的研究动机来自于这一事实:草图是一种自然而直接的人机交互语言，它能够快速地传递高质量的交互信息，使得草图绘制者能够自由地表达思路。尽管基于草图的人机交互接口具有诸多优势，但其在当前三维模型设计或检索系统未取得非常成熟的应用，尤其从随手画的草图自动重建物体的三维模型仍然存在较大困难。使用本文的提出的研究方法，普通用户使用随手画草图能够快速而精确地检索数据库中的目标三维模型;同时，在随手画草图能被成功转换为合法线画图的前提下，设计人员甚至普通用户均能轻松地通过输入草图创建出目标三维物体。 本文的主要研究工作分为三个部分:(1)基于线画图的三维物体自动重建;(2)基于草图交互的从单幅图像重建三维物体;(3)基于草图的三维模型检索。这三部分研究工作是基于草图接口的三维物体设计或检索系统的关键技术，它们分别构成了本文的二、三、四主体章节。 第一部分研究了复杂物体的线画图拆分方案、基于最大4重建自由度子线画图拆分的分步渐进式重建方法。提出使用一个新颖的辅助工具-“割面”将复杂物体的线画图分割为一组基本二维图元，该方法的贡献之一是使得基于样例匹配的三维重建方法的实际应用成为可能;分步渐进重建方法则从解决目前流行的基于最优化技术的重建方法的缺陷出发，我们的方法将输入线画图分解为一组最大4重建自由度的子线画图，然后以一个较优的重建顺序渐进地重建各子线画图，这样的重建方案使得绝大部分的子线画图重建能够从一个接近最优重建结果的初始值出发，促进了优化算法的快速收敛，且最大4重建自由度的线画图分解方案很好地平衡了维度降低和累积重建误差小这两个算法设计目标之间的矛盾，因此该方法对复杂线画图的成功重建具有很高的稳定度。 第二部分提出了一个从单幅图像快速重建目标物体精确三维模型的半自动方法。该方法利用草图作为人机交互工具，用户输入的草图交互信息结合输入图像的滤波处理结果自动地产生重建目标物体所需的初始线画图。我们的方法的创新之处是利用草图元素将初始线画图的顶点坐标分为两类:一类具有固定而准确的二维位置，另一类顶点只具有初始位置以及一定空间范围内的不确定度。基于有约束最优化框架，我们的方法能快速地从单幅图像中重建出目标物体的精确三维数据。 第三部分主要研究了两种适合草图数据特征描述的特征描述子，这两个特征描述子的较好性能分别来源于Junction点附近草图元素的显著性和区分性以及关键特征点附近的线条的主方向统计结果;这部分我们另外一个研究成果是验证了一种特征融合方案对模型检索精确的提升效果。此外，还研究了一种新颖的草图-模型度量距离，该距离度量的准确性优于目前最流行的基于最近邻策略的草图-模型距离度量。