血细胞是血液系统的主要组成部分，维系着血液系统的健康运转，与生命体养分摄入、废物排泄等新陈代谢活动也息息相关。有关血细胞的科学研究在生命科学领域有着非常重要的意义，尤其在种类识别和特征分析方面近年来技术创新不断。其中相位显微成像技术以其非侵入、无损伤的独特优势已作为血细胞显微成像、结构检测的重要手段，该技术微米级的成像精度、血细胞的实时监测以及实验数据的定量化等都是传统显微成像技术无法比拟的。　　相位显微成像技术一般以光全息理论为基础，主要包括两大步骤：相位图像采集和相位恢复运算。其中相位恢复算法的优劣将直接影响样品相位分布的重建效果。目前大部分相位恢复算法都需要解包过程，而此过程会影响运算效率和成像精度,且获得的样品相位信息不能真实体现其3D形貌特征和亚表面结构分布。　　针对上述问题，本文在查阅分析了相位特征分析和重构算法等大量文献资料的基础上，围绕免解包相位恢复算法及典型模型下的三维重构方法展开研究：　　1. 免解包相位恢复算法方面，针对算法运行中解包程序带来的的误差大及运用局限性等问题，结合相移理论与同轴干涉技术，提出了同轴干涉两步相移下的相位梯度法。该方法仅需两幅干涉图即可得到相位梯度，在无需相位解包运算的前提下获得样品的形态结构，球形相位体和红细胞的仿真模拟证明了该方法的有效性。另外，为了避免解包过程，结合双波长技术与载频干涉，提出单次载频下的双波长免解包相位恢复方法。该方法仅需通过对单幅干涉图的频谱滤波操作即可完成相位恢复。基于Matlab平台的单核细胞的仿真模拟验证了该理论的可行性。　　2. 3D重构算法方面，由于传统的定量相位信息不能真正反应样品的内部结构，以四峰高斯函数、单一角度下相位图为对象，以Matlab平台为依托，探究分析了三种反投影重构算法的重建效果以及两种滤波函数在噪声干扰下的重建精度。　　本文的研究工作为血细胞定量特征分析及三维重构研究提供了参考，具有一定的应用价值。