MATLAB实现基于Shading的形状恢复3D重构系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，采用Shape from Shading技术，通过分析单张灰度图像的明暗变化恢复物体三维形状。系统可从二维图像中提取表面法向量，结合光照模型重建几何结构，为三维视觉应用提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于Shading的形状恢复3D重构系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Shape from Shading（SFS）技术的单图像三维重建系统。通过分析灰度图像中的明暗梯度信息，结合光照物理模型，恢复物体的表面几何形状。系统能够从单一视角的二维图像直接生成完整的三维模型，无需多视角图像或特殊硬件设备，为三维数字化提供了一种便捷高效的解决方案。

功能特性

• 单图像三维重建：仅需一张灰度图像即可恢复物体三维形状
• 灵活的光照处理：支持手动输入或自动估计光源方向参数
• 物理光照模型：采用Lambertian反射模型进行精确的光照模拟
• 优化重建算法：基于梯度下降法的表面法向量场优化
• 多格式输出：同时生成点云数据、深度图和三维网格模型
• 可视化分析：提供表面法向量分布的可视化展示

使用方法

1. 准备输入图像：准备待重建的灰度图像（JPG/PNG格式），确保图像光照均匀
2. 设置参数：指定光源方向（如[0,0,1]），可选的相机参数和材质反射系数
3. 执行重建：运行主程序启动三维重建流程
4. 获取结果：系统将生成：

- 三维点云数据（.ply格式） - 表面深度图（灰度图像） - 三维网格模型（含顶点和面片） - 法向量分布可视化图

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：建议8GB以上RAM
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，其核心功能包括图像预处理、光照参数解析、表面法向量计算与优化、深度图重建算法执行、三维点云数据生成、网格模型构建以及结果可视化输出。该文件通过协调各算法模块实现从输入图像到三维模型的端到端重建过程。