在计算机视觉和计算机图形学领域中，基于图像的建筑物三维建模是其中一个非常重要的应用方向。基于图像的建模方法从单幅或者多幅图像中获取目标的三维信息，进而重建出具有照片真实感的三维目标。实际上，很多基于图像的三维重建方法都假定输入的是已经校正好的图像。因此图像校正对于基于图像的三维重建甚至计算机视觉都具有非常重要的意义。本文工作关注的重点正是建筑物外立面图像的校正技术。通常，建筑物外立面具有丰富的规则结构信息，如对称结构或者重复结构，这样的规则结构图像一般具有低秩的特点。原始的TILT算法认为校正后的图像比原始的输入图像具有更低的秩。然而，实际情况是，由于建筑物外立面图像受到附近的建筑物或者自身其它部分不同程度的影响，外立面图像中往往会有阴影存在。这种情况下，校正图像的秩就不一定低于原来图像的秩。因此，本文提出了一种改进的不受阴影影响的TILT算法，该方法通过在原始的TILT模型中引入一个乘性阴影因子，将校正后的图像分解为低秩图像，乘性阴影图像和加性噪声图像三个部分，换言之，该方法认为校正图像相当于低秩图像乘上阴影因子与加性噪声图像的合成。该方法假定模型中的阴影图像是光滑的，而噪声图像是稀疏的。本文将该方法运用于合成图像和真实的外立面图像的校正。实验结果证明，即使图像中带有较强的阴影，文中的方法依然可以提供比原始的TILT方法更加精确和稳定的校正结果。