在仅有两个不同照明条件下的图像输入时，如何使用深度学习技术实现光度立体重建的自监督学习过程，并具体描述如何进行三维形状恢复？

在面对仅有两个照明图像时，利用深度学习进行光度立体重建的自监督学习是一项挑战，因为传统的多图像方法无法直接应用。为了实现这一过程，我们可以参考这篇论文《深度学习解决两照度光度立体重建：DeepPS2》中提出的DeepPS2框架。

参考资源链接：[深度学习解决两照度光度立体重建：DeepPS2](https://wenku.csdn.net/doc/3f3bafxmdk?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要构建一个深度学习模型，该模型能够自监督地联合估计表面法线、光照和图像重照明。这要求模型能够在没有真实3D标注数据的情况下，通过两个照明图像中的视觉差异来学习形状和光照信息。

在自监督学习的过程中，我们可以使用两种类型的数据：合成数据和真实数据。对于合成数据，我们通过三维模型渲染出具有不同表面法线和光照条件的图像对，用来作为训练数据。对于真实数据，我们可以从两个已知的照明条件下获取图像，然后使用模型预测的表面法线和光照条件来指导学习过程。

在模型结构设计方面，我们可以采用编码器-解码器网络，其中编码器负责提取特征并预测表面法线，而解码器则负责重建图像。此外，为了捕捉光照的变化，可以在网络中集成光照估计模块。

模型训练时，可以采用多任务学习的策略，同时优化表面法线估计和图像重照明任务。通过这种方式，模型能够在没有3D标注数据的情况下，通过比较预测结果和输入图像之间的差异来学习。

在三维形状恢复的具体步骤中，首先对输入的两个照明图像进行预处理，然后将它们输入到训练好的深度学习模型中。模型输出的表面法线和光照估计被用来指导形状恢复过程。最后，可以使用逆渲染技术将这些估计应用到三维重建中，得到最终的三维形状。

通过这样的过程，即使在仅有的两个照明图像输入条件下，我们也能通过深度学习和自监督学习方法有效地重建出三维形状。这篇论文《深度学习解决两照度光度立体重建：DeepPS2》提供了实现这一过程的理论基础和实验验证，值得深入研究。

参考资源链接：[深度学习解决两照度光度立体重建：DeepPS2](https://wenku.csdn.net/doc/3f3bafxmdk?spm=1055.2569.3001.10343)