三维重建作为一种能够恢复物体表面几何形状的技术,一直是计算机视觉的一个重要研究领域,它有着广泛的应用前景。目前,利用图像阴影、纹理、偏振和运动等信息进行物体三维重建仍然是基于图像特征的形状恢复技术的主流发展方向,其中利用反射光的偏振信息进行物体表面三维重建的方法(Shape From Polarization,SFP)引起了科研人员的广泛关注。然而国内外在这方面的研究大多还是集中于采用物体镜面反射光偏振信息三维重建的方法(Shape From Specular Polarization,SFSP),但是由于镜面反射光本身的方向性极强,所以SFSP对环境光要求苛刻,因此该方法实现难度较大。针对以上问题,本文提出了一种利用物体漫反射光偏振信息进行物体表面三维重建(Shape From Diffuse Polarization,SFDP)的方法,该方法结合了Kinect采集到的深度信息作为先验知识对法线图进行校正,结果表明,利用物体漫反射光的偏振信息能够有效的实现物体表面的三维重建。本文的主要工作及创新点如下所示:(1)讨论了SFDP的理论基础,分析了光的偏振态并介绍了偏振态的表示方法,给出了偏振光的Stokes矢量表示方法的推导过程以及其测量原理和方法,并解释了其与偏振光几何椭圆表示法之间的关系。再通过对菲涅耳公式的推导,以及对折射率反射率的求解,从理论上解释了漫反射光偏振特性的存在,论证了SFDP的可行性。(2)建立了物体反射光偏振信息与物体表面法线的几何关系模型,通过利用菲涅耳公式,建立了物体表面镜面反射光和漫反射光的偏振度(DOP)与入射角的关系模型,分别分析了利用镜面反射光偏振信息和漫反射光偏振信息求取物体表面法线存在的问题,提出利用Kinect获取到的深度信息作为先验知识进行法线图校正的方法。(3)根据理论基础搭建了实验平台,给出了SFDP的重建流程与实验方法。通过未经校正的法线图进行重建得出未经校正的重建结果,对未经校正的重建结果出现的问题进行了分析,然后利用Kinect深度信息对法线图进行校正处理,得到合理的重建结果,通过分析噪声和镜面反射光对实验结果的影响,利用噪声滤除和去镜面反射处理,提高了重建结果的质量,验证了SFDP结合Kinect深度信息校正的可行性。本文通过SFDP方法实现了非透明绝缘物体表面的三维重建,并利用Kinect深度信息对法线图进行校正,成功解决了SFDP方法中存在的入射方位角不确定性的问题,通过分析噪声以及镜面反射成分对实验结果的影响,提出了重建结果的优化方案。本文提出的重建算法实验装置简单,重建结果良好,为解决低分辨率深度传感器的细节丢失问题提供了一套有效的解决方案。