由明暗恢复形状(Shape from Shading，以下简称SFS)，是灰度图像三维重建技术（简称Shape from X，其中X可以是运动、纹理、轮廓、阴影等）中的一种重要方法，它是通过提取单幅图像中的灰度信息来恢复出物体表面三维形状的一种重构技术。该技术比较容易实现、成本低，对硬件设备和外界条件的要求都不高，在一些特殊场合（如其他技术难以使用的情况）具有很好的适用性。以SFS方法为代表的灰度图像三维重建在当今计算机虚拟现实及计算机视觉的日益迅速发展的前提下，其在工业、医学、国防、考古等社会生产、生活的各个领域的地位和作用也尤为重要，并且其已经成为计算机科学的一个重要热门研究课题，因此，对其相应问题的研究也具有极其广泛的应用价值。当物体处于光源下时，必然产生阴影。阴影一般可以分为两类：投影和自阴影。投影是物体在光照下投射在场景中的阴影区域，它独立于物体本身。而自阴影则是物体在背光一侧在其自身上产生的阴影，它属于物体的一部分。由于自阴影本身的特殊性，在以往的SFS方法中，对待自阴影问题一直都是采取回避的策略，这导致在其三维重建中会出现较大的形状畸变，从而影响灰度图像三维重建的效果及其精度。对于SFS方法中的自阴影问题，本文重点研究了基于边缘信息和区域梯度分析的自阴影算法。本文算法是对已有算法的改进优化，在已估计光源方向的前提下，利用自阴影的边缘信息将灰度图像中的阴影区域与带自阴影区域的目标物体分割检测出来，在分割出的带自阴影区域的目标物体中，利用已有的光源投影坐标系作为本算法中的坐标系，并以此坐标系为基础分析自阴影区域并采用区域梯度分析的方法对自阴影区域做进一步处理。最后对该算法利用真实的灰度图像进行实验验证。实验结果表明，本文算法能达到预期目标，能很好的处理自阴影问题，对于灰度图像三维重建技术中带有自阴影或是形状较复杂的物体具有很好的适用性。