阴影恢复形状法

SFS(Shape From Shading，从阴影恢复形状)法也是一种较为常用的方法。图像的阴影边界包含了图像的轮廓特征信息，因此能够利用不同光照条件下的图像的明暗程度与阴影来计算物体表面的深度信息，并以反射光照模型进行三维重建。阴影恢复形状法的应用范围比较广泛，可以恢复除镜面外的各种物体的三维模型。缺点体现在过程多为数学计算、重建结果不够精细，另外不能忽视的是，SFS法需要准确的光源参数，包括位置与方向信息。这就导致其无法应用于诸如露天场景等具有复杂光线的情形中。

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深度值指的目标物体与测量器材之间的距离。深度值的大小只与距离有关，而与环境、光线、方向等因素无关，所以深度图像能够真实准确的体现景物的几何深度信息。通过建立物体的空间模型，能够为深层次的计算机视觉应用提供更坚实的基础。

说三维重建首先要从计算机视觉讲起。计算机视觉包含两个基本方向，物体识别和三维重建。图像识别的突破性进展源自于2012年卷积神经网络（CNN）的兴起。在此之前，计算机视觉的核1心研究方向是三维重建。因为在当时，对于图像的特征提取主要是通过三维重建的方法来定义和实现的。自2012年以来，图像的特征便逐渐由神经网络来自动学习。

三维重建的应用是很广泛的，对于自动驾驶、VR、AR等应用领域应用来讲，三维重建是核1心技术，并且实时三维重建是必然趋势，因为我们生活在三维空间里，必须将虚拟世界恢复到三维，我们才可以和环境进行交互。