La reconstrucción 3D basada en imágenes genera modelos de malla 3D a partir de imágenes y desempeña un papel importante en todos los ámbitos de la vida. Sin embargo, los métodos existentes sufren de una calidad de reconstrucción deficiente y una baja eficiencia de reconstrucción. Para abordar este problema, proponemos un método de reconstrucción de malla basado en optimización mejorado con reconstrucción de visibilidad adaptativa y refinamiento fotométrico dinámico. La reconstrucción de visibilidad adaptativa ajusta la visibilidad suave en función de la observación y la estructura geométrica de los puntos para reconstruir detalles mientras suprime el ruido en la malla áspera. El refinamiento fotométrico dinámico ajusta la tasa de aprendizaje utilizando gradientes históricos y se detiene para optimizar los triángulos convergentes y acelerar el refinamiento de la malla. Los experimentos en BlendedMVS y conjuntos de datos reales mostraron que nuestro método encontró un buen equilibrio entre la calidad de reconstrucción y la eficiencia de reconstrucción. En comparación con los métodos de vanguardia, OpenMVS y TDR, nuestro método logró una calidad de reconstrucción más alta que OpenMVS y obtuvo una calidad de reconstrucción competitiva con TDR, pero solo requirió un tercio del tiempo de reconstrucción de OpenMVS y una décima parte del tiempo de reconstrucción de TDR. Nuestro método equilibra la eficiencia de reconstrucción y la calidad de reconstrucción y puede cumplir con los requisitos de aplicación del mundo real.