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本文所介绍的基于单幅图像恢复物体三维形貌方法根据单幅图像中场景的灰度变化就可实现0<。>180<。>的三维形貌恢复，其核心思想就是根据单幅图像中物体留下的3D线索—阴影来恢复物体的三维形貌(Shape from shading，简称SFS)。该方法避免了对应点的匹配问题，所以操作简单，适应性广，目前己经成为国内外研究的热点。在国内，从单幅图像恢复物体三维形貌的研究尚没有形成完善的理论系统，也没有系统出版物对之进行介绍，但是在国外已经有很多人开始发现基于单幅图像进行三维形貌恢复方法的优势，并对之从不同方面进行了研究。
19世纪70年代，MIT的Horn等人首先提出了根据单幅图像明暗变化恢复物体形状的问题——SFS问题。本文参考国内外有关方面的研究，汇总了SFS目前研究的各种算法。目前国内外学者将SFS算法大致分为四类：最小值方法、演化方法、局部分析法和线性化方法。每种方法代表一种思路，并且能够得到一定的三维恢复结果。但是每种方法都存在一定的研究缺陷，相对比较复杂，有待于在精度和速度上做进一步改进和提高。
本文在对SFS方法调研和分析的基础上，参考局部分析法的设计思路，设计了一种基于单幅图像进行三维形貌恢复的算法。
该算法利用四叉树分割法和拓扑关系法分析图像。对于给定的二维图像，如果是简单图像，直接利用拓扑关系进行三维转换；如果是复杂图像就先使用四叉树分割法，将二维图像的像素按属性进行分解归类，在生成图像拓扑数据时将属性相同且相邻的像素一次性完成，这样可以简化计算，提高数据处理效率。可以在四叉树分割的过程中确定拓扑关系，也可以在四叉树分割完毕后，两种方式的合理程度，通过实践结果的研究比较。最后根据所获得的数据进行自动三维转换，从而得出物体的三维形貌。
论文介绍了本文算法在不同领域的应用，并给出了应用例子和三维恢复图形。本三维恢复方法因其使用简单、成本低，可扩展应用到很多场合。在满足精度要求的条件下，可应用在一些要求不高但需要进行三维全貌分析的场合，如考古人员对珍贵破碎古文物的恢复和重现、地质人员对山峦地貌的二维恢复、游戏行业中增加生活化的三维物品、文字的立体识别等领域。随着摄像系统及光源条件的改进，本三维形貌恢复方法仍有精度提高的余地，可应用到一些精度要求高的三维恢复和定位场合如人面部手术及牙齿整形模拟等场合。本方法还可作为其他三维恢复方法的辅助分析方法，应用在牙齿整形等领域，帮助进行局部三维信息分析，还可以应用到一些人所不能及的特殊场合，如管道或者核工业中。基于单幅图像的三维形貌恢复研究经过多年发展，己经有了较大进展，但无论从视觉机理还是实际应用方面看，现有技术还存在明显不足。随着三维形貌恢复研究的不断深入，基于单幅图像三维形貌恢复的研究和应用一定会取得新的突破。