自从Woodham首次提出光度立体视觉后,该技术在表面三维重建中得到了广泛应用。在光度立体视觉中,物体表面由多个方向光依次照射并由一个视线方向固定的相机采集。为了更好地处理具有各类双向反射分布函数(BRDF)的材质,现有研究提出了基于朗伯漫反射假设和基于BRDF的光度立体方法。近些年来,一些方法具有了较好的性能,但在部分应用过程中还需进一步解决以下问题：(1)提高法向重建精度；(2)合理减少光源数量；(3)提升算法效率。本论文针对上述问题开展了以下创新性研究工作：1.提出了共线光源光度立体的改进方法。该方法将高光检测转化为多分类器和多训练集的模式识别问题,提升了高光检测的精度,并在法向重建中使用了l1范数的正则项,使法向估计更为鲁棒。2.提出了基于反射分量一般特性的光度立体方法。该方法对漫反射的平滑性、高光的集中分布性、阴影的低强度性质进行统一建模,并通过一个图模型将这三项分别表达为反射率局部变化总和、分组稀疏以及加权的l1范数项。该优化问题可通过二次锥优化求解,对各向同性和各向异性材质均有很好的效果。3.提出了基于核回归的光度立体方法。该方法使用可变参数的核回归对反射进行了隐式建模并将其转化为特征值求解问题,其主要计算开销为Gram矩阵求逆以及3×3矩阵的特征向量求解。最优参数通过留一法交叉验证确定,并通过适当处理对该过程进行加速。该方法在法向估计精度和计算效率上都取得了较好的性能。值得指出的是,与现有基于BRDF的光度立体方法相比,后两项工作对反射率表示进行简化,将其视为仅含单个变量(光源方向)的函数,从而有效地降低了反射率函数的维度。正是这方面的创新使得这两个方法在各类反射材质上都取得了很好的性能。