随着计算机图形学和计算机视觉的快速发展,高级图像编辑技术近些年来发展非常迅速,越来越多的研究开始关注对图像内容的理解,如图像模型的材质和表面结构信息。本文提供了一种便捷高效的仅通过简单的用户交互从单张照片中获得材质以及外观模型的方法。对于一张在任意环境光照下的近平面材质图片,我们仅需要少量的用户交互对局部信息进行约束,就可获得模型的材质信息(包括漫反射率,镜面反射率,粗糙度),图片上各个像素的法向量信息。并且可以将计算获得的材质模型在任意给定光源下渲染。算法主要分四步:首先将输入图片上的高光和阴影部分移除,并用相似的片段补全从而将图片转变为漫反射图片;然后将获得的图片通过本征分解,分解为反射率图和阴影图,由于基础的分解算法固有的不适定性问题,难以处理具有复杂反射率变化和阴影变化的局部细节,本文在这些区域通过用户用画笔添加约束将耦合的两种信息区分出来;其次以阴影图片为输入,采用联合优化的方式同时优化法向量信息和光照信息;最后通过反射率图像以及用户提供的材质信息,对全图的各个像素进行材质建模。于此同时,我们提供了一个便捷的图形界面供用户使用,可以使用户的交互更易操作,并且可以实时查看处理的中间结果,并针对图片本身的特点对结果进行优化。实验结果显示我们的算法在处理复杂光照下的图片时,无论是在几何建模还是材质建模过程中,都可以保留较为细致的细节结果。