对物体材质的研究近年来成为真实感绘制的热门问题。真实世界的材质数字化不仅对真实感图像的合成十分重要，而且还有很多其它方面的应用，比如电子商务、数字图书馆、文化遗产等等。一种可以选择的方法就是通过捕获现实世界的物体外观，也就是测量真实物体的表面光学属性，来创造具有真实感的材质。BRDF，即双向反射分布函数，是可以测量的最简单的反射模型。而空间变化BRDF和各向异性BRDF，是材质模拟中的难点之一。　　 本文针对各向异性BRDF的获取与重建进行了研究。首先，本文分析了各向异性材质的特性、结构，然后提出了一种从单幅图像获取与重建各向异性材质的方法，可以绘制任意视点和光照条件下的物体网格模型，模拟具有真实感的各向异性材质效果。对于反射属性有着明显区域划分的采集图像，我们采取优化目标网格模型的方法，使网格面片边界符合图像轮廓边界，然后根据分区赋予面片不同的各向异性属性，得到空间变化的各向异性材质效果。　　 在此基础上，我们还提出了一种适用于Visual Hull的新的反射属性建模方法，使用较少的数据，尽可能呈现出具有真实感的外观。我们从Visual Hull的参考图像中获取各向异性的材质信息，并且对Visual Hull中颜色计算的算法进行了改进，可用于视觉凸壳的两种绘制方法。