随着几何重建技术的发展，获取真实场景三维模型的手段越来越多，为了能在计算机中更好地展现真实物体的色彩信息，如何从多个视角图像合成一张高质量的纹理成为近些年研究者越来越关注的问题。然而由于配准误差的存在，光照变化影响等因素，这一过程变得十分困难。　　本文提出的纹理贴图系统首先对输入数据中的配准误差进行修正，该修正过程对物体表面大面积高光区域具有一定的鲁棒性，并且在GPU加速策略的帮助下，修正过程能够高效地执行，相比CPU上的算法，能够取得近30的加速比。然后本文将纹理合成转化为基于马尔科夫随机场的纹理最优拼接过程，并在该过程中提出像素粒度的概念，使得本文的方法能够按照二维图像的像素分布对三维模型进行合理地采样。为了保证相邻纹理块的光照一致性，本文提出一种全局泊松融合技术，能够对纹理图像进行逐像素的全局最优调整，并且给出相应的迭代优化策略，适用于大尺度场景。最后，本文使用一种高效的打包策略，能够快速的将多个纹理块整理到一张图像中。　　实验结果表明，本文提出的方法能够有效的修正输入数据中的配准误差，在保证光照一致性的前提下，合理利用多帧图像信息为输入的三维模型创建一张高质量的纹理图像。