随着计算机技术的不断发展，利用计算机自动获取图像或目标的三维信息已在社会生产生活的各个方面显示出越来越重要的地位和作用。例如，在城市建设方面，人们可以根据区域的遥感高程信息，为道路规划提供有效信息；在医学分析领域，提供清晰的内窥镜图像，帮助医护人员分析病理和病情；又如在军事方面，对锁定攻击目标，侦察作战区域，起着重要的作用。因此，从二维图像中重建出三维物体的高度信息一直是计算机视觉领域研究的热点。利用明暗恢复法(Shape from Shading)进行三维物体的表面恢复是目前较为热门和重要的方法。它主要是利用物体表面每一点在图像中相应像素点的亮度值，来重构物体的三维表面。但是由于SFS本身固有的病态性，现有的明暗恢复方法并不能完整地恢复出三维物体表面信息。所以，有效的算法，精确的成像模型，以及适合的约束条件，都是提高三维恢复精度的有效途径。大多数的文章是利用单幅图像进行物体的三维重构，但是反射图方程是含有两个自由变量的非线性偏微分方程。利用单个灰度方程不能确定梯度向量的唯一性，只能采取各种约束性的条件进行求解，增加了求解的难度。而本文针对这一病态性问题，提出了利用两幅以上的灰度图像建立相应反射图方程的算法，有效地解决了这一问题。主要研究内容如下：(1)提出了基于透视投影下Lambertian模型的三维物体表面重构方法。首先在不同光源方向下获取三幅灰度图像，建立相对应的反射图方程，通过求解反射图方程组确定物体表面的梯度向量。然后，根据梯度向量与物体表面高度的关系，利用Eulor-Poision方程与离散差分近似微分方程建立物体表面高度的迭代方程进行三维重构。(2)提出了基于Phong模型三幅图像SFS方法的三维形状恢复算法。首先由摄像机获得单目三幅不同光源位置下的物体表面图像。然后求解由Phong模型描述的三个反射图方程，得到物体表面的梯度向量。进一步利用灰度约束和梯度分量约束条件构造目标泛函，然后，建立相应的Eulor-Poision方程并采用离散差分近似微分算法，得到物体表面三维形状恢复的迭代算法。(3)进一步提出了基于SFS方法两幅灰度图像的三维表面重构算法。首先由摄像机获得两幅透视投影下不同光源方向的物体表面灰度图像，同时建立相对应的反射图方程组。将这两个非线性偏微分方程转化为一个线性方程，利用半拉格朗日法获得物体表面高度的迭代方程，并且选取插值法解决迭代运算中非整数像素点的问题。通过本课题的研究，实现了基于SFS方法多幅图像的三维物体表面重建。文章从简易的朗伯模型向Phong模型和混合模型转化，以及从理想的正交投影成像条件下向符合实际的透视投影下转变。实验结果表明，选取多幅二维图像进行三维物体表面恢复是可行的，有价值的，为今后的研究工作奠定了基础和提供了方向。