传统艺术浅浮雕的数字化建模是计算机三维建模领域富有挑战性的研究方向。目前,浅浮雕数字化建模技术主要有二种,一是对物体的三维模型进行压缩形成浅浮雕模型,一是从数字图像中恢复物体高度值得到浅浮雕模型。基于物体三维模型的浅浮雕建模技术能够实现的前提条件是物体的三维模型已经存在,然而,在实际应用中许多需要制作成浅浮雕的物体难以获得其原始的三维模型。基于数字图像的浅浮雕建模技术能够从图像中恢复出物体三维模型,丰富了浅浮雕建模的对象,拓展了浅浮雕的创作空间,提升了浅浮雕的生产效率。以单幅数字图像为研究对象,本文着重探究图像的轮廓提取、区域划分、高度值恢复以及表面三维重构等关键技术,以期快速构建出既具有三维空间立体感,又具有平面感的浅浮雕模型,主要开展了以下工作:1.数字图像的轮廓提取:改进和优化基于流的高斯差分算法,降低算法的复杂度,实现高质量图像轮廓的提取,为图像区域划分奠定基础。2.数字图像的区域划分:改进传统连通域标定算法,在划分的区域要符合实际的前提下,优化和提高算法的稳定性和效率。利用已经提取到的图像轮廓,采用改进的连通域标定算法对数字图像进行区域划分,得到合适的图像区域,为高度值恢复提供支撑。3.数字图像的高度值恢复。分析明暗恢复形状(SFS)算法计算像素点高度值的原理,并改进SFS算法,得到更加符合实际的物体表面三维点云数据。4.点云数据的三维重构。使用三角化算法,对恢复生成的点云数据进行三维重构,得到数字图像的浅浮雕模型。5.实验验证和评价:运用层次分析法,分析和评价传统SFS算法和本文算法所构建的浅浮雕模型,明确本文算法得到的结果相对于传统SFS算法形成的浅浮雕更为逼真。