目前的消费级 RGB-D 相机逐渐普及，非专业用户也能方便地采集物体的三维 信息，在计算机中重建其数字模型。然而，这样的采集设备使用有一系列限制，且并 未恢复物体的材质信息。在缺乏材质信息的情况下，将难以重现出物体的真实感。这 一技术的难点在于，进行重建的时候，未知的环境光照被耦合在了物体的几何信息 中，其中复杂的相互作用是无法通过简单的手段进行分离的。而计算机图形学中比 较有效的几何与材质采集方法，往往需要更为专业的设备，比如光场相机，且需要专 业人士进行操作，门槛较高。 为了解决这一困难，我们基于微分立体几何理论，提出一种技术，可以先行采集 环境光照，然后使用普通的 RGB 相机，对物体进行扫描，利用我们的算法先通过非线 性优化模型求解物体的几何信息，并进一步结合环境光照来恢复物体的漫反射材质 信息，有效地利用了光照与几何的密切关系。 我们使用该算法对一些模型进行了仿真测试，并分析了重要参数的敏感性。为 进一步推广本算法奠定了基础。由于我们能够方便地同时获取物体几何与材质信息， 本文工作在电子商务，虚拟现实，网络教育等领域将有广泛的应用价值。
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