基于计算机视觉进行物体的三维建模属于非接触式的三维测量,在Internet应用、逆向工程以及工业检测等各个方面有着非常广泛的应用需求,其操作简便、不需要与物体进行接触等优势是其它三维重建方法所不具有的。除此之外,电影特技、人脸识别等领域的发展也越来越多的依赖于计算机视觉中三维重建技术的研究与应用。因此,对基于计算机视觉的三维重建的研究,无论从视觉生理的角度还是从工程应用的角度都具有十分重要的意义。在分析传统方法的基础上,本文使用了一种较新的三维重建方法——光度立体法来对物体进行三维重建。光度立体法的基本原理是依据物理光学的相关理论,通过分析物体表面的反射模型来得出其表面朝向与亮度的关系。该方法主要步骤是通过多幅图像来计算景物表面的法向量分布,然后根据所求得的法向量来还原三维信息。首先,本文使用照相机响应曲线和中值滤波对图像进行预处理,消除了亮度偏差和噪声对后续处理的影响；其次,本文给出了使用光度立体法计算表面法向量的具体算法流程,并在存在镜面反射光时,使用多光源光度立体法来消除干扰；最后,在得出法向量场之后,本文采用了一种基于离散模型的三角网格法进行表面重建,并分析了该算法存在不稳定解的情况,然后通过增加预定义条件对该算法进行了改进。本文首先对计算机视觉的发展现状进行了介绍,并讨论了几种常用的基于图像的三维重建方法；其次,对光度立体法的各个环节进行了系统的分析与研究,并对其中表面重建阶段的算法提出了改进；最后,本文通过大量的实验来对算法的各方面性能进行了验证。实验表明,本文算法在精确度、重建效果等方面都具有了良好的表现。