数字全息显微层析术是获取物体内部三维结构的重要方法。在实验光路中采用干涉法来获得待测物体在多个观测角度下的干涉条纹图,然后根据干涉条纹图求解出待测物体在各个角度下引起的附加相位信息。将相位信息作为层析重建的投影数据,运用相应的重建算法就可以得到物体内部结构的三维折射率分布。近年来,数字全息显微层析在测量细胞、花粉等生物样品以及光纤结构等方面具有广泛的应用。本文基于Mach-Zehnder全息干涉仪搭建了数字全息显微层析成像的实验装置,采用旋转样品的方式得到待测样品在不同角度下的相位信息。我们在实验装置的参考光波中加入相移器,并通过相移器匀速运动的方式改变参考光波的相位,与此同时CCD来连续记录样品在同一观测角度下的相移干涉条纹视频。该方法降低了环境振动噪声对相移精度的影响并缩短了相移法的实验时间。整个实验过程中将样品的三维折射率分布的信息转化为干涉条纹图中的光强分布。得到了样品在360°的角度范围下的干涉条纹图以后,需要根据干涉条纹图求解出对应的相位信息。相位信息作为层析重建算法的输入数据,相位信息的精确与否直接影响到重建结果。基于实验中采集相移视频的方式,本文提出一种基于希尔伯特变换的相移干涉条纹图批量化自动选取算法,并对算法进行了数值模拟与误差分析。将CCD采集的相移视频提取出每一帧干涉条纹图,然后基于该算法可以从样品在某一个角度下的多幅干涉条纹图中自动化地选取出四幅相移误差最小的干涉条纹图。通过循环计算,即可以快速地自动选取出样品在360个角度下的所需要的相移干涉条纹图。结果表明,该算法缩小了相移误差,降低外界振动导致的不利影响,提高了相移法解相位的精度。相移法得到的结果为包裹相位,需要利用解包裹算法来消除相位值的跳跃。为了满足解包裹的可靠性和减少运算时间的双重要求,我们设计并实现了基于振幅引导的多集合相位解包裹算法。该算法按照干涉条纹图的振幅的大小进行降序排序,作为质量图进行解包裹。解包裹过程中不断地创建和合并展开的像素集合,直到整个图像展开为止。结果证明,该算法是一个快速的抗噪能力强的完全自动化的相位展开算法。最后本文介绍并推导了重建算法的两种理论,傅里叶投影切片定理和傅里叶衍射理论,并分析了两个理论的区别和联系。根据两个理论分别推导了对应的两种经典的重建算法,滤波反投影算法和滤波反传播算法,并给出了两种算法编写和实现的区别。对两个算法对比发现,滤波反传播算法考虑到了实验中样品衍射的影响,所以重建精度高,更适合对样品的重建。基于滤波反传播算法,分别对光纤样品和生物细胞样品进行了重建。我们获得了单模光纤和光子晶体光纤的内部结构,与光纤的实际物理参数相符。另外,通过对植物花粉和动物脂肪细胞进行处理和重建,结果表明,我们可以清晰地分辨出细胞核结构,以及细胞内部的其他区域。这对于我们研究样品的内部结构和特性有重要意义,在材料科学和生命科学将有重要的作用。