《3D打印逆向建模技术及应用》：
后者通过匹配不同图像中的相同特征点，利用这些匹配约束求取空间三维点坐标信息，从而实现“三维重建”这种方法可以实现重建过程中的摄像机自标定，能够满足大规模场景三维重建的需求，且在图像资源丰富的情况下重建效果比较好；不足之处是运算量比较大，重建时间较长。常用的单目视觉方法有明暗度法、光度立体视觉法、纹理法、轮廓法、调焦法、运动法等，这里重点介绍应用最为广泛的明暗度法和运动法。
4.3.1 明暗度法
明暗度法，即明暗度恢复形状法。这种方法通过分析图像中的明暗度信息，运用反射光照模型，恢复出物体表面的法向信息进行三维重建。Horn于1970年首次提出了SFS方法的概念，并给出了一个表示二维图像中各像素点明暗度与其对应的三维点的法向、反射率以及光照方向之间关系的非线性偏微分方程——明暗度方程。
但是这种SFS方法是一个欠约束问题，需要其他约束才能进行求解，所以传统的SFS方法还要基于三个假设：
①反射模型为朗伯特模型，即从各个角度观察，同一点的明暗度都相同的；
②光源为无限远处点光源；
③成像关系为正交投影。
在这些假设条件下，物体表面明暗度只由光源入射角的余弦决定，因此可以由明暗度求解物体表面法向。但是基于这三个假设的模型存在两个问题：
①朗伯特模型是一种理想化的模型，真实物体通常不满足朗伯特模型；
②正交投影的病态性（解不）问题——不同的表面也可以产生相同的图片，导致重建效果较差。
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