数字化技术在文物保护与修复中的作用日益凸显,受到越来越多的文物保护工作者与研究人员的关注,但是对于壁画等表面有微小起伏的文物,扫描技术只能获得二维平面图像,因此,此类具有三维特征的平面类文物三维特征信息的获取成为难点。鉴于此,本文提出了一种以宏观物体为研究目标的基于聚焦形貌恢复（Shape from Focus,SFF）的三维重建方法,该方法为获取平面类文物的三维特征信息研究提供了新思路。SFF是一种受研究人员和学者青睐的被动视觉三维重建技术,该技术只需要一个具有聚焦控制功能的相机,降低图像获取成本,同时避免了双目视觉和多目视觉系统中的立体匹配问题。该技术在显微领域的丰硕研究成果表明该技术是一种被广泛研究的方法,但是该技术在宏观领域的应用研究微乎其微。我国文物数量之庞大,保存环境之严苛使得文物研究有以下特点:文物种类繁多需要通用性强的技术,文物多保存在仓库或坑洞中不宜使用庞大设备,文物结构脆弱不宜进行长时间的暴露。而SFF技术具有原理简单、精度高、实时性好而且对实验场景要求低的优点,这很符合非理想场景下实时高精度对文物进行三维信息获取的需求,因此本文以宏观物体为研究目标对基于SFF技术的三维重建方法进行探究。为了获得高精度的三维重建结果,SFF的相关研究大多集中在提高深度估计的准确性,而获取的图像质量和检测聚焦水平的聚焦评价函数对深度估计的影响最为关键,却鲜有文献对提高图像质量的预处理工作进行专门研究。本文对图像预处理中降低光照以及噪声影响的方法进行研究与改进,结合实验结果建立了自适应Gamma校正—改进的中值双边滤波—自定义裁剪算法—几何校正—视场调整的预处理流程。聚焦评价函数的改进是本文的另一个研究重点,经过研究与测试发现,空间频率函数比常用的SML、Tenegrad方差、灰度方差、DCT、小波系数和等函数有更好的聚焦水平检测能力。本文提出了加权空间频率的聚焦评价方法,进一步提高了检测聚焦水平的准确性。本文改进的中值滤波算法、建立的图像预处理流程以及提出的加权空间频率函数均可有效提高SFF技术对宏观物体三维重建的精度,为后续利用SFF技术恢复文物三维形貌提供了必要的技术支持。