偏振三维成像技术是目标三维信息获取领域中的一个重要分支,其在工业品质量检测、航空地形测绘、人脸识别,以及安防监控等多个领域都具有广泛的应用前景和发展潜力。但利用光波偏振信息在求解目标表面法向量的过程中受三角函数求解多值性的影响,造成求得的法向量信息不唯一,重建得到的目标三维轮廓存在畸变,因此在利用目标反射光波的偏振特性进行三维重建的过程中,需要对法向量多值性问题进行约束。目前对非均匀反射率目标、多微面变曲率目标,以及多目标等复杂场景中约束条件的构建相对困难。因此,如何实现对不同复杂场景下法向量多值性问题的消除,提升偏振三维成像在复杂场景下的重建质量和精度是一个具有重要意义和应用潜力的研究课题。针对偏振三维成像在实际应用场景中,对非均匀反射率表面目标、多微面变曲率表面的目标,以及多目标场景等复杂条件下无法有效重建目标三维轮廓的问题,本论文开展复杂场景偏振三维成像关键技术研究。通过建立目标反射光在不同类型目标表面偏振特性变化模型,重点研究了不同类型出射光偏振特性与目标表面法向量之间的映射关系,结合非均匀反射率目标表面反射光强度在近红外波段中的稳定性,构建了近红外偏振三维成像模型。针对具有多微面变曲率表面结构的目标,设计结合低分辨率深度先验信息的偏振三维成像模型。此外,对于多目标场景研究建立了目标在不同物距条件下与边缘模糊程度间的映射关系,构建了多目标偏振三维成像模型。本文的主要研究工作和取得的创新成果包括:（1）从光波与不同类型的物质表面相互作用的物理机理出发,分别分析了光波在不同类型材质目标表面的传输情况,建立了基于目标表面漫反射光偏振特性的三维成像模型,验证了偏振三维成像技术在漫反射目标表面三维重建的能力。同时,在被动条件下利用朗伯反射定理提供的约束信息,验证了被动光源照射条件下的偏振三维成像可行性。相较于主动成像方式而言,被动式能够更好地克服环境光波对目标三维成像的干扰,实现自然场景下的偏振三维成像。（2）针对表面反射率不均匀的目标,通过分析不同光波谱段下各种颜色区域的反射光强度变化关系,结果表明在近红外波段中不同颜色区域的反射光强度之间的差异性具有相对稳定性。基于这一研究成果,提出利用目标近红外反射光的偏振三维成像技术,该技术利用不同颜色区域之间强度差异的稳定性,对不同颜色区域进行归一化,并将归一化得到的强度校正权重系数引入到法向量信息的多值性问题求解过程中,实现非均匀反射率目标的偏振三维重建。同时,对偏振三维成像技术中所关心的重建精度问题进行了分析,建立了偏振三维重建精度与目标观测距离之间的关系模型。通过实验对非均匀反射率目标的偏振三维重建结果,及约束偏振三维成像精度的关系进行了验证,证明了成像模型和精度理论分析的可靠性。（3）针对多微面变曲率表面的目标,利用深度学习网络架构的强统计和预测特性,提出基于深度网络架构的低分辨率目标梯度场先验信息的偏振三维成像技术,解决多微面变曲率表面中不同曲面之间强度信息相互干扰无法准确求解梯度场参考信息的问题。利用深度学习技术估计得到的低分辨率参考梯度场,能够为偏振法向量多值性问题的求解提供约束,实现对具有多微面变曲率表面的目标进行高精度三维成像。（4）针对场景中存在多个待重建目标的情况,分析了不同空间位置处目标物距与表面边缘模糊程度之间的关系。分别根据成像几何原理和深度学习估计方法,建立基于目标边缘模糊程度的多目标距离估计与模糊图像清晰化模型,在对多目标场景中物体空间关系与反射光偏振特征信息的准确获取的基础上,设计基于目标边缘模糊特性的多目标偏振三维成像方法。结果表明,该方法能够解决传统偏振三维成像无法对多物体同时成像的问题,实现对场景中的多个目标空间关系以及三维表面轮廓信息的有效反演。