三维重建技术是计算机应用的一个重要领域,已经在工业生产以及社会生活中得到广泛的应用。根据应用领域与应用特点,三维重建技术在算法难度、工作量或者信息源获取方式等方面各不相同。根据单幅图像的明暗变化恢复物体三维形状(Shape from Shading),由于其只需要物体的一张灰度图像就能还原物体的三维表面形貌,近年来在理论研究与实践应用中都得到了不断的发展和完善。在土木工程中,粘性土壤的微观结构是决定土壤力学特性的一个重要因素,通过扫描电镜(SEM)可以得到粘性土壤微观结构的SEM图像。SEM图像是一个具有256级灰度的图像,通过该图像能够对土壤微观结构特性进行定性分析,或者在一定程度上的定量分析。在传统应用中,通常是先将灰度图像通过一个设定的灰度阈值,转化成黑白图像再进行分析计算。传统的算法过程忽略了图像中包含的大量三维信息(表面高程、阴影等),不能充分利用图像中包含的信息。能否从SEM图像中包含的信息还原粘性土壤的三维微观结构,正是本文将要讨论的内容。通过土壤微观结构的SEM图像还原其三维结构属于SFS算法中的一种,只要合理利用图像中的灰度信息,就有可能建立土壤的三维微观结构。根据扫描电镜原理知SEM图像不但包含了阴影信息,而且还直接包含了样品的高程变化信息,这些信息都是与三维结构息息相关的。据此本文提出了高程还原算法和法向量还原算法两种三维重建方法还原土壤微观结构。高程法主要利用图像中包含的高程信息,而法向量法这主要根据朗伯特光照模型,利用图像中包含的阴影信息达到三维还原目的。根据两种算法设计了一个应用程序,可以根据输入的SEM图像还原出土壤的三维微观结构模型。最后通过还原结果对两种算法的优缺点进行分析比较,并对一些特殊缺陷提出了一些修正算法。