三维重建技术有着广泛的应用,例如增强现实(AR)、实时定位与绘图(SLAM)、文物重建等。近年来,微软公司推出的Kinect以及其他消费级RGB-D相机的出现极大地推动了三维重建领域的发展。通过使用KinectFusion等实时三维重建算法,广大用户可以对自己身边真实世界中的物体进行高精度的三维模型重建。三维重建的过程包括几何重建和纹理重建。有关几何模型表面纹理信息的产生,当今大多数的重建系统都采用了体素色彩混合(volumetric blending)的纹理重建方法。在KinectFusion算法中,每个体素(voxel)用于深度信息的存储与融合,而体素色彩混合法将彩色图片中每个像素的色彩信息作为一个额外的信息存入体素中。利用体素表示法的优势,该纹理重建方法可以实时地重建出包含纹理信息的几何模型,但是通过该算法生成的模型纹理经常存在着模糊和重影等质量问题。本文提出了一种优化的纹理重建算法。针对采集的彩色图中存在的运动模糊问题,增加了模糊检测模块作为输入彩色图的预处理模块,从所有输入的彩色图中选出没有受到运动模糊影响的彩色图,并把该彩色图集合作为系统输入。针对重建模型边缘区域的色彩重影问题,提出了一种新的色彩信息权重分配函数,该函数修正了体素中色彩信息的更新错误。在实验部分本文对体素色彩混合算法与优化算法的纹理重建效果进行了比较。实验结果表明,本文提出的优化算法能够显著改善生成模型的模糊和边缘重影等纹理质量问题,提高重建模型质量。