非视域成像是对视线外场景进行成像，可以分为主动非视域成像和被动非视域成像。主动非视域成像使用主动光源及探测器对非视域场景进行成像。被动非视域成像则依赖于场景发出的光或反射光，利用物体、墙角和窗口对非视域场景进行成像。现有利用窗口进行被动非视域成像的方法只针对矩形窗口，需要已知窗口形状、尺度和位置。然而现实生活中窗口形状各异，且很难得到其精确尺度和位置。为此，提出一种已知窗口形状的被动非视域成像方法。首先，分析非视域场景通过窗口照射到漫反射面上的漫反射图像形成原理，构建模型；其次，在窗口形状已知的情况下，选取一系列不同尺度的窗口构建可视矩阵，并用L0梯度稀疏约束进行求解，选择最小均方误差对应的窗口尺度作为最终窗口尺度；最后，细化窗口，并对场景和窗口联合优化得到最终重建场景。实验结果表明针对不同形状窗口，该方法可以在只知道窗口形状的情况下重建非视域场景实现非视域成像，与其他方法相比，恢复的成像结果在PSNR和SSIM上平均提高0.461dB和0.0361。