本论文主要研究基于数字全息的三维物体重构算法。采用理论分析和实验研究相结合的办法，对基于数字全息技术的三维重构中的基本问题和多种方法进行了比较系统深入的研究，包括再现光场零级像和共轭像的消除、数字全息重构相位展开的算法。由于CCD获取的数字全息图大多是菲涅耳离轴全息图，由于受物理过程的制约，在基于菲涅耳变换的衍射重构中将包含零级像和一对共轭像，即使采取一些措施抑制零级像和共轭像，也会限制视场的大小。在传统的基于傅立叶变换的重构过程中，由于采用滤波和移频方法获取复波信号，特别是当频谱存在混叠时，则必然造成信号的损失，尤其是相位信息的损失将无法再现原物体的三维模型。因此，本论文重点在以下方面开展研究：一、在全息获取和重构方面提出基于随机信号处理理论的盲信号分离的复波恢复方法。研究发现由CCD获取的干涉全息图是一种随机过程，这样，数字全息重构就可建立在随机信号处理的理论框架之下，研究基于随机信号处理的数字全息重构的新方法。对数字全息重构中的复波进行准确恢复，对零级项和共轭项的处理不再是“抑制”和“避开”，而是“分离”和“消除”，并良好地保持了复波的振幅和相位信息，并且对一直困扰全息术的“曝光强度”和全息图的“清晰度”“光波波长”已不再敏感。为了得到数字全息图的真实相位，整个处理过程是在空域中进行。该方法是对目前数字全息重构方法的改革，其在数字全息重构中的成功实现，将在光信息处理领域中的其他方面存在一定的应用价值。二、在对解缠绕相位算法研究中提出了一种改进算法。数字全息技术是利用CCD等电荷耦合器件取代传统光学全息中的记录介质来记录全息图，重建的过程在计算机中完成。由于系统的原因，三维获取的全息图的相位被限制(缠绕)在(—π，π]之间。如何恢复模糊的相位周期，得到真实解缠相位，即相位展开(或称相位解缠绕)处理(Phase Unwrapping)，成为数字全息再现的最关键问题之一。实际数字全息图像相位中存在的噪声、图像遮挡(Shadow)和重叠(Layover)等引起的相位不一致现象，即残差现象，使得对测量相位梯度进行简单的积分会得到与路径相关的相位展开结果，导致误差的传递与积累。为了得到数字全息图的真实相位，本论文分别比较解析了传统的相位展开算法，即Goldstein枝切法和最小二乘法，并用改进的模拟退火算法来对复波进行相位的解缠绕，以获得最优化的算法，能有效解决物体的数字全息重构问题。