科技的不断进步，促使人们对于信息的探索与应用逐渐由二维平面信息发展至三维空间信息，如三维立体电影，3D打印，三维医学影像等应用越来越普及，并不断改变着人们的生活方式。基于计算集成成像技术的三维信息再现具有全视差、连续视点、无需相干光源和其他辅助观看设备等诸多优势，而越来越受到关注，在三维信息再现过程中，高精度的计算重建算法至关重要，在同等记录参数的条件下，重建算法直接影响着再现像质量以及深度定位的准确性。本文对三维形貌再现与深度面图像再现的重建算法与计算过程展开了深入的研究，提出了基于统计重构原理的高精度三维点云重建算法，解决了同名像点匹配错误影响重建精度的问题，实现了真实场景的三维形貌再现。同时，提出了针对轴向移动透镜阵列记录系统的高精度深度重建算法，避免了传统叠加重建算法与像素绘制-插值重建算法的缺陷，实现了三维场景的高精度深度面重建。主要研究内容如下：　　1.研究基于计算集成成像技术的三维点云形貌再现的计算过程，分析元素图像中同名像点的错误匹配对重建像点坐标的影响，利用计算集成成像中固定视角间隔的成像特点，将统计重构的方法应用于同名像点间距计算重建坐标的过程，解决同名像点错误判断影响重建精度的问题。　　2.进行了基于统计重构原理的三维点云重建算法的仿真及光学实验，验证了其提高了再现像点的重建精度，可以准确计算出场景的三维点云信息。最终实现了三维场景的高精度形貌再现。　　3.分析了轴向移动透镜阵列记录系统在实现方法与记录信息量两方面的优势，针对叠加重建与像素绘制-插值重建算法因自身的固有缺陷而无法实现高精度的深度面图像再现的问题，提出了像素绘制-逆向投影深度面重建算法，并对其进行了仿真及光学实验研究，最终实现了三维场景的高精度深度重建。