传统显微观测集中于生物组织在二维方向的分布情况,然而随着病理学与生物医学工程的快速发展,显微观测不在仅仅满足于横向,其对细胞组织沿Z轴的纵向分布需求越来越大。可同时实现横向和纵向的显微观察技术,称为三维显微成像技术。三维显微成像技术对组织的形态测定和病理诊断具有重要而深远的意义,通过实现生物样品的三维信息复原,可以帮助医生及早判断病灶位置及其发展形态。鉴于视场和分辨率是光学系统的固有桎梏,以往的三维显微成像系统一般通过横向点扫描或视场拼接来获取大视场,并且通过移动物镜或载物台采集Z轴图像序列。此法存在以下几点问题:(1)点扫描的耗时较长,不利于实时观测;(2)部件的移动可能造成生物样品的扰动,导致观测的不精准;(3)大量的z轴图像序列导致算法处理的数据量大,增添算法负担及复杂性。故针对上述问题,本文提出了一种可实现宽视场高分辨率的三维显微深度重构技术,结合多角度光照,提升三维成像的横向分辨率与纵向分辨率。系统成本低、耗时短,且可以实现宽视场高分辨率成像,为未来实现快速甚至实时性的三维深度重构提供了可能性。本文的主要内容包括以下几个部分:首先介绍了三维成像技术的发展现状,分别对采用的系统及理论算法进行了详细的比对分析,总结各个方法的优缺点,由此引出了本文提出的成像方法。紧接着对本文提出的深度重构算法的基础理论以及系统构造做了详细的分析,给出了横向分辨率及纵向分辨率的计算公式,对进一步的算法改进提供了理论基础。其次,针对已有的算法理论基础存在的缺陷进行了分析,并依此提出了两个改进方案:优化路径选择和自适应光照选择;结合算法特性,提出采用无参考图像评价方法,使用主观与客观相结合的方式定量评价三维图像恢复质量。最后,基于本文提出的算法,进行仿真和实验对比,并对实验结果进行分析。实验结果基本与理论相一致,实现了超过衍射极限的宽视场高分辨率深度重构。此外对本文提出的算法进行了工作总结,并结合算法存在的问题进行未来展望。