三维重建技术作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,已在社会生产、生活的各个方面显示出越来越不可忽视的地位,具有广泛的应用价值。从明暗恢复形状(SFS)的方法,由于只需单幅图像的灰度信息就可恢复景物三维表面形状,所以近年来在理论研究和实践应用中得到了不断的发展和完善,成为三维重建技术的一个研究热点。论文首先回顾了SFS研究所走过的历程,总结了近年来该领域的研究热点问题。在理解SFS问题本质的基础上,系统地归纳总结了目前国内外现有的SFS算法,即最小化方法、演化方法、局部方法和线性化方法,并给出了算法的性能分析与比较。传统算法研究SFS问题时,大多假设一幅图像中反照率值ρ为单一值,这种假设使得SFS算法的应用有局限性。针对这一点,本文给出了一种局部反照率值的估计方法,首先计算出图像每一点对应的反照率值,设计出基于变化反照率值的SFS算法;然后通过对合成图像的三维形貌恢复实验检验了SFS线性化方法对正确解的收敛性,对真实图像的实验说明本算法相对于传统算法的改进性和有效性,扩大了SFS算法的应用范围。SFS线性化方法可应用于不同领域,如自然景物、文物及艺术品复原、人脸识别及一些人所不能及的特殊领域。随着计算机图像处理技术的不断进步和对SFS问题研究的进一步深入,SFS算法将具有广泛的应用前景。