针对序列图像三维重建中目标物体存在遮挡物以及三维表面重建存在孔洞导致真实感显示失真的问题,本文致力于研究一种还原目标物体纹理以及一种三角网格孔洞修补的算法。主要研究内容如下:(1)研究并实现了一种基于人工交互的图像前背景分离算法。利用前背景物体之间的颜色与纹理差异,将之分别标记,基于混合高斯模型对其迭代优化,最后利用最大流最小割原理对前背景物体进行分离,得到背景物体图片,为后续的目标物体纹理恢复提供了背景图片输入。实验证明本文算法能够得到干净完整的背景图片。(2)研究并实现了一种基于窗口插值的背景图片修补算法。针对经过前背景分离去除遮挡物后背景图片存在像素缺失的问题,通过窗口插值平均算法,利用与待修补图片相邻的序列图像上的像素信息,实现了待修补图片缺失像素的填充,并利用加权平均融合算法对修补之后的边界线进行融合,确保修补后能恢复出目标物体的纹理信息。实验表明本文提出的背景图片修补算法能够完整还原出目标物体的纹理信息。(3)研究并实现了一种基于局部基准面构建的孔洞填充技术。首先利用三角网格拓扑关系检测出孔洞的边界边,提出利用最小二乘算法对边界边上的边界点拟合局部基准平面,在局部基准面上对孔洞内部进行Delaunay三角网格剖分,实现孔洞粗修补,最后再利用Loop网格细分对粗修补网格进行加密,完成网格的精修补。实验表明孔洞修补效果良好,能够较好的展现物体表面形态。