从图像中获取物体表面的三维信息以及材质信息是计算机视觉、计算机图形学领域中的一项基本任务,在虚拟现实、逆向工程以及文化遗产保护等领域有着广泛的应用,但基于图像的三维重建方法通常不适用于包含大量高光反信息的物体,如塑料制品,瓷器和玉器等。如何获取表面存在高光现象的物体的三维模型以及表面材质属性是一个具有实际应用价值的问题。大部分基于图像的三维重建方法如结构光三维扫描和立体匹配等,是基于物体表面的特征进行三维重建,意味着当物体表面纹理较弱时重建后将无法得到精细的三维模型。而光度立体算法是基于光照模型提出,具有不受纹理影响和逐点(per-pixel)三维重建等优点,因此一直是三维重建领域的研究热点。典型的光度立体视觉算法是基于朗伯模型提出的,然而现实生活中几乎不存在朗伯反射体(理想漫反射体),不同的物体其表面具有不同的反射特性,这也使得如何有效重建非朗伯体的的三维模型成为巨大的挑战。针对上述挑战,本文关注日常生活中广泛存在的高光现象,对非朗伯物体的三维重建展开深入的研究。本文从减弱经典的光度立体算法对于光照以及物体表面反射模型约束的角度出发,融合其它三维重建算法,重建精细的物体表面形状,并在多个数据上进行了丰富的实验验证。此外,本文提出针对光度立体算法的扫描设备,并针对多视图光度立体算法提出公开数据集和评测标准。具体而言,本文的主要创新和工作可以总结为以下几个方面:1.利用光度立体求解的法向进行物体表面三维重建时,因高光阴影等现象的存在,导致所得到的三维模型存在高频细节完好但低频信息变形失真等问题。为此,本文将其它三维重建方法得到的三维形状与光度立体求出的物体表面法向相融合,提出一种基于凸优化的三维重建方法,通过全局优化进行高低分辨率信息的融合,阻止因异常点而使解空间陷入局部最优值的问题。本文提出的优化函数包含使用?1范数的数据项和全变分约束项两部分,通过将优化函数映射到高维空间生成变分模型,原问题变成存在全局最优解的凸问题。实验结果表明该优化框架可以有效重建高精度的三维模型。2.大部分光度立体算法为满足朗伯模型的假设而将高光点视为异常点直接丢掉,这样做尽管简化了算法复杂度但却不能有效的处理现实生活中普遍存在的高光现象且无法正确获取物体表面的反射系数。本文提出一种基于双色反射模型的方法,充分利用物体表明的漫反射分量和高光信息,解决如何有效求解非朗伯体表面法向和反射系数的问题。本文利用线性优化方法对输入图像进行高光和漫反射的分离,分离出的漫反射信息用于求解物体表面的法向,分离出的高光信息被用来进一步提高法向精度以及求解表面反射系数,实验结果表明该方法有效提升了求解的表面法向和反射系数的准确性。3.经典的光度立体是在固定视角下,利用不同方向的无穷远处光照得到多幅图像,并求解物体的表面法向,拍摄时要求相机和物体的位置不变,准确的说,最终只能得到物体的部分三维模型。由于较为严苛的实验环境,导致大部分已提出的光度立体方法仍是在实验室环境下进行评测,如何将放松光度立体算法的约束应用到实际环境中仍然是亟待解决的难题。本文主要研究了如何求解一般光源条件尤其是近光源条件下多视图光度立体的问题。在各向同性材质的假设下,本文提出便携的扫描原型系统,针对设备中因物体离相机过近而产生的近光源影响和相机透视投影影响,本文在对光源分布和设备标定进行深入分析后提出一种基于分块的计算策略。实验证明,该策略可以有效消除近光源和透视投影的影响,明显提高三维重建结果的质量。此外,为更好的探究多视图光度立体的优缺点,本文还提出了针对多视图光度立体算法的公开数据集和评测标准,以进一步了解光度立体算法目前存在的问题,推动光度立体算法在真实环境下的应用。