结构光三维形貌测量技术在工业中有着广泛的应用,相位测量轮廓术是获取物体表面三维形貌信息的最有效的方法之一,但是对于表面反射率变化较大的高动态范围物体表面,传统的条纹投影技术难以使高反射率和低反射率的区域都能实现高精度的形貌测量。针对这一问题,首先对于饱和不明显的场景提出了一种基于算法的技术,该技术利用反向条纹补偿饱和区域被截断的强度值,达到减小饱和误差的目的,然后提出了一种基于递归的自适应条纹投影方法,算法首先针对相机与投影仪之间像素无法一一映射这一问题对传统映射方法进行了改进,大大提高了映射精度,该算法能够分析采集图像中亮度饱和及亮度不足的像素点,并根据坐标映射关系自适应地调整投影图案的亮度,使各像素投影亮度递归地二分趋近于最佳投影亮度,达到避免饱和及提高信噪比的目的。最后将多曝光图像融合技术应用到高动态三维测量中,使用少量的不同曝光下的图像序列就能融合成一幅没有饱和及过暗像素点的图像,使用融合后的图像进行三维数据计算。基于提出的方法,搭建了多个高动态场景用于实验。实验结果表明,反向条纹补偿法对于不过分饱和的高动态场景补偿效果明显,多曝光图像融合技术能够大大减小由于饱和及信噪比过低引起的误差。所提出的自适应条纹投影方法能够准确实现投影亮度的调整,仅需少量的递归,就能纠正99.3%投影亮度不合理的像素点,在改善高动态范围表面的三维显示效果的同时提高了其三维形貌的测量精度。