随着计算机图形学,计算机视觉等前沿技术的高速发展,三维重建技术被广泛应用于虚拟现实、游戏建模、影视制作、三维打印等领域,对三维重建进行研究具有非常重要的现实意义。但在进行真实感三维重建的过程中也面临一些问题和挑战,为了能够获得具有真实感的三维物体模型,本文对真实感三维重建技术进行研究,提出了一种基于Kinect的真实感三维物体重建方案。本文首先对深度图像数据缺失的问题,提出一种深度数据采集方法。该方法主要用来解决Kinect获取的深度图像易受周围环境扰动的问题,通过这种方法对数据进行采集,获得了较高质量的原始数据,有效弥补图像空洞较多的问题。对于重建物体提取这个问题,本文使用一种新的物体分割算法进行目标物体提取。由于重建的物体在一个平面上,可以通过多个点云的坐标,求出平面方程。然后,对物体进行分割,对于物体和前景、背景的分离问题,根据深度图像的Z值进行分离,将大于和小于阈值的点云进行去除。分割后的点云仍然包含大量的点云数据,为了减少后续的计算量,采用了一种混合精简的方式对点云进行精简。在对三维模型进行纹理映射时,由于纹理图像的视角、光照等环境条件的变化,使得模型真实感较低,纹理之间存在缝隙。本文在现有纹理映射方法的基础上增加了视角和距离在纹理融合中的权重,采用一种基于复合权重的纹理融合策略,很大程度上消除了接缝的影响。本文对基于Kinect的真实感三维重建技术进行研究,实现了一套完整的真实感三维重建系统,最终获得了带有纹理的物体模型。本文提出的方法成本低廉,不需要使用高性能的设备,易于操作,可以用于实践中。