条纹形貌测量是近年来十分流行的一种非接触式三维形貌重建技术，它对设备要求简单、测量快速并且精确度高，因此被广泛应用于三维传感、机器视觉、工业监控、机械工程等诸多领域。最近几年，为了实现三维形貌重建过程的全数字化，数字投影设备被引入条纹形貌测量系统中并由计算机对其进行控制，以达到全自动化的三维形貌测量的目的。然而和传统的光学设备相比，数字投影设备在进行条纹投影时会产生明显的失真，主要包括非线性失真和色彩失真。而在利用传统的条纹分析方法进行形貌测量时，这些失真又最终会导致明显的测量误差。因此，自适应地消除非线性失真和色彩失真的影响，从而提高基于数字投影的三维形貌重建的精度成为数字条纹形貌测量技术研究的关键问题。本文对基于数字投影的三维条纹形貌测量的关键技术进行了深入的研究，该项研究项目得到了华中科技大学智能互联网技术湖北省重点实验室与澳大利亚伍伦贡大学国际合作研究项目以及题为“用于动态三维数字成像的多分辨率相位度量形貌测量法”的澳大利亚研究委员会探索项目的支持。首先本文回顾了条纹形貌测量技术的历史和发展，并对此技术的原理、传统的条纹分析算法和典型的应用进行了简要的介绍。接下来，着眼于基于数字投影的条纹形貌测量技术，从理论上对传统方法在利用数字条纹投影方法进行形貌测量时的误差进行了分析，并揭示了，对于数字条纹形貌测量而言，非线性失真是影响形貌重建精度的主要问题，而这一问题在实践中无法避免，并使得传统的条纹分析方法不再适用。为了解决这一问题，本文针对条纹形貌测量法提出了一个广义的分析模型，此模型是一个在实践中更加通用的数学模型，它不依赖于投影和采集系统的特性，从而根本上避免了由系统的非线性失真所导致的测量误差。广义分析模型将物体表面形貌测量问题转化成为了一个等效的位移分布函数的计算问题。基于广义分析模型，本文首先提出了两种直接位移估计算法：反函数位移估计法和梯度位移估计法。这两种方法都利用拍摄到的条纹信号对位移分布函数各点的函数值直接进行计算。然而，由于物体表面上各点的高度分布之间存在着很强的相关性，对物体表面上各点进行独立的计算是不经济的，因此，作者进一步提出了两种参数位移估计方法，包括基于最优滤波的位移估计算法和基于离散余弦变换的位移估计算法。参数位移估汁算法利用较少维数的参数向量来表示位移分布函数，并仍然基于广义分析模型进行参数估计，从而在对三维表面进行准确测量的同时，实现快速的形貌重建的目的。将测量结果与传统算法进行比较的结果表明，本文所提出的广义分析模型和基于此模型的各种算法能够显著的提高数字条纹形貌测量系统的重建精度。此外，本文还研究了基于彩色通道的条纹形貌测量法。色彩串扰对于彩色条纹形貌测量来说，是引入测量误差的主要原因。本文对所谓的色彩串扰问题进行了数学建模，并提出了一种盲色彩分离算法，从而成功地实现了自适应的色彩分离，并显著提高了彩色条纹形貌测量方法的精度。在本文的最后对全文进行了总结并对未来的工作进行了展望。