近年来，表面质感建模在现代计算机应用中发挥着越来越重要的作用，在电影电视、娱乐和可视化等领域得到了广泛的应用与发展。表面质感建模是计算机图形学的重要研究课题，也是真实感绘制技术中的核心课题之一。此研究题目的主要内容是让计算机可以真实地模拟自然界中物体的外观。本文主要使用数据驱动的方法，从真实世界中采集数据，对日常生活中轻薄透明物体的表面质感建模课题进行研究。轻薄透明物体在生活中很常见，对用户的真实感体验有重要的影响。本博士论文为轻薄透明物体表面质感建模提出了一种新的材质模型和数据捕获方法，即“双层微平面模型”，研究了表观建模中数据处理的问题，并研究了其中的一个子问题：数字图像中光照去除的算法。　　 (1)生活中存在着数量众多的轻薄透明的薄板状物体，它们的上下平面包裹着一层各处粗糙度不同的表面，比如纸张或者塑料板。我们为这种材质提出了一种新的光照模型，称为双层微平面模型。我们使用基于微平面的双向传播分布函数来表达光线透过薄板的传输，使用查找表的形式来存储微平面的法向量分布函数，环境贴图中的每一个像素代表朝向该方向的微平面的数量。虽然材质样本以两种不同粗糙程度的表面为界，我们通过由一个随空间变化的法向量分布函数决定的虚拟薄板来近似表示折射光线的传播路径。这使得我们可以高效地对透明薄板进行数据采集。我们提出了一个简单但有效的采集系统来为这个模型测量平面样本的数据。将一台CRT显示器放置在材质样本的下方，从一个固定的角度对样本拍摄数据。我们的方法可以捕获双向传输分布函数中的角度和空间的变化，和被测量的材质形成了较好的匹配。　　 (2)轻薄透明材质的折射现象在生活中很常见，为获得高质量的绘制效果，使用现有的表观建模方法，需采集大量数据，为此提出一种数据处理的方法。使用照相机从一个固定角度对材质样本进行拍摄后，使用微平面合成方法为每一个表面点处的法向量分布函数片段寻找与之形态相同而朝向不同的数据来补全当前法向量分布函数数据，得到具有较多细节的完整的双向传输分布函数。只需采集规模较小的数据，通过查找和补全处理即可获得完整数据。实验结果表明，本方法简单易行，在增强绘制效果和细节的同时，使得数据采集的效率得到提升。　　 (3)数据采集是表面质感建模中一个重要的组成部分。由采集设备拍摄到的数字图像经常包含由于背景光照造成的阴影和明暗分布，会对计算结果造成干扰。我们基于Retinex理论和纹理分析提出了一种将图像中本底颜色和光照部分进行分离的方法。虽然大多数之前的方法尝试着用局部梯度属性来解决这个问题，我们通过全局的纹理分析方法来找到相距较远的具有相同本底颜色(即反射项)的像素。这个约束大大减少了原始问题中的歧义。我们把分解问题转换为由Retinex约束和非局部纹理约束构成的二次函数的最小化问题。可以使用标准的共轭梯度算法来得到该问题的闭合形式解。实验表明，我们的方法在质量和效率上都大大优于先前的方法。