过去十年中，基于图像的绘制技术成为了计算机图形学和视觉的交叉研究领域。这种技术可以保存精细的细节和复杂的光照场景。但是，由于摄影器材的缺陷，在图像采集过程中，会不可避免地引入高光亮斑，产生走样问题，从而对物体模型的恢复带来不良影响。 目前关于消除高光亮斑的研究工作主要集中在对单幅图像进行估计和利用图像对两大类方法。本文的主要工作是在Visual Hull的框架下，利用参考图像序列的特点，实现消除高光亮斑技术。具体地说，本文实现了采用单幅图像的泊松平滑法，并提出了基于参考图像序列的像素混合法。经过实验结果分析，这两种方法适合处理纹理较为单一的区域。本文还提出了改进的无缝复制方法，它对于纹理复杂的区域有着较好的效果。 另外，由于参考图像中的高光亮斑相对分散，手工交互的方法需要花费较大精力，本文还提出了自动识别高光亮斑的算法。通过直方图分析，种子填充等方法识别离散的高光点后，将它们进行聚类，划分成互不相交的独立区域。然后分别对每个区域采用无缝复制的方法。对于无法通过自动识别得到的高光点，我们再加入手工干预，从而较为彻底地去除了高光亮斑。