Para reconstruir con precisión la superficie tridimensional (3D) de objetos dinámicos, propusimos un método de extracción de fase envuelta para análisis espacio-temporal basado en la transformada wavelet (WT) 3D. Nuestro método propuesto utiliza una imagen de franjas espaciales 2D combinada con la dimensión temporal y forma una secuencia de imágenes 3D. La información de fase envuelta de la secuencia de imágenes de franjas codificadas fue extraída por WT 3D y wavelet Morlet compleja, y mejoramos la precisión de la extracción de fase envuelta utilizando las características del análisis espacio-temporal y un análisis multiescala de WT 3D, luego reconstruimos el objeto medido mediante el desenrollado de fase envuelta y la transformación de altura de fase. Nuestros resultados de experimentos de simulación muestran que nuestro método propuesto puede filtrar aún más el ruido en la dimensión temporal, y su precisión es mejor que la del método de extracción de fase envuelta de WT unidimensional (1D) y bidimensional (2D) y el método de extracción de fase envuelta de transformada de Fourier 3D porque el valor de RMSE de la corona esférica reconstruida no supera 0.25 y el valor de PVE es menor a 0.95. Nuestros resultados muestran que el método propuesto puede aplicarse a la reconstrucción 3D dinámica de la superficie torácica y abdominal de un ser humano real, que fluctúa lentamente con el movimiento respiratorio, verificando aún más su efectividad.