近年来,随着信息技术和计算机视觉理论的发展,三维重构技术成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。作为计算机视觉中三维数据被动获取的重要手段,基于图像的三维重构技术能够根据二维图像中的灰度信息重构出物体的三维形状,因其具有操作简单,成本低、效率高、适用范围广等特点而备受关注。本文以光度学原理为基础,综合运用计算机视觉、图像处理、计算机辅助几何设计等理论和方法,探讨了基于图像灰度信息的三维重构技术的原理及实现方法,主要内容如下:从图像处理技术入手,研究了提高三维重构精度的图像预处理方法,给出了图像灰度化、图像灰度变换、图像改善等图像处理技术的原理与实现方法。以光度学理论为基础,分析了由阴影恢复形状方法(SFS方法)的原理,采用Phong光照模型,推导了SFS最小值算法的实现方法。通过基于B样条的图像插值技术,有效地解决了重构模型分辨力受图像分辨率限制问题。针对图像像素的分布特点,设计了一种基于参数域映射的方法,有效地保留了插值后图像的高频信息及细节信息。在上述理论研究的基础上,基于Windows操作平台,以Visual C++ 6.0和Open GL为开发工具,设计并开发了一个基于图像灰度信息的三维重构原型系统。通过实例分析了该系统在自然景物模拟、文物及艺术品复原、人脸识别等领域中的应用效果,初步验证了论文的研究方法及算法的实用性、有效性和正确性。