物体的环境光遮蔽作为一个物体固有的物理属性在三维重建,本证图像分解等诸多图像领域占据着重要的地位,他的物理意义是定义了每个点的局部可见性,更具体的说是它估计了每个点能接受到的入射光的最大角度。因此获取一个物体的环境光遮蔽成为计算机视觉领域的重要课题之一。如今虽然引起了人们的广泛关注,但是由于现实环境的诸多挑战导致至今仍旧没有一个行之有效的方法可以帮助我们方便快捷的获取一个物体的环境光遮蔽。本篇文章从稀疏光照的角度出发,介绍了一种在固定视角下得到物体环境光遮蔽的方法,根据简单的统计学模型,我们统计了每个像素的光照强度在稀疏光采样的条件下的分布,接着我们利用相对熵的统计量约束物体理论的光照强度和实际光照强度的一致性,最终通过解决一个非线性最小二乘的方程得到物体环境光遮蔽的结果,相比于过去得到环境光遮蔽的方法,我们的做法更加简单高效,不需要建立任何平滑约束,对光照环境的要求不那么苛刻,因此更加具有现实意义。在本文的实验部分中,由于恢复物体环境光遮蔽这一领域缺少统一的数据集,我们自己建立了一个完整的数据验证集,包括4个不同物体在控制光照环境下拍摄的若干图片,具体操作的方法在实验章节会有细节的描述,在这里就不做赘述,另外为了说明我们方法的有效性,我们还在MIT的数据集和tentacle数据集上与当今最优水平的方法进行了对比,实验的结果更加说明了我们方法的准确性和高效性,这些结论会在实验部分有详细的介绍和客观的实验数据来说明。