数字条纹投影三维形貌测量技术因其非接触、全场测量、实时、高精度等众多优点,成为光学三维测量领域中一个具有代表性的技术。在工业零件检测、测距、逆向工程、三维地图绘制、生物医学、目标识别、服装设计等领域都有着广泛的应用前景。本文主要围绕数字条纹投影三维测量技术中Gamma非线性相位误差补偿、随机相移相位提取算法展开了有关研究。在数字条纹投影三维测量技术中,由于投影仪和相机之间灰度值的非线性响应,导致投影光栅条纹偏离了标准正弦特性。因此在条纹相位提取时带有较大的相位误差,是投影光三维形貌测量的一个主要误差来源。Cai等人提出了基于全局相位误差模型的相位补偿方法,但该方法需要通过预先系统标定确定模型参数,并且由于误差估计推导时用到了多次近似处理,导致相位误差补偿与实际情况不一致,存在一定的偏差。针对Cai方法的局限性,基于谐波能量最小原理,提出了一种通过搜索估价函数极值来确定最优误差模型参数的方法,该方法通过确定模型参数,来对相位进行误差补偿。因此,该方法是一种被动补偿算法,无需复杂繁琐的预标定处理,另外,由于采用天牛须搜索算法极大减小了极值搜索的计算工作量。模拟和实验结果,验证了该方法能明显提高Cai方法的相位误差补偿精度。Vargas将主成分分析应用于干涉条纹的相位解调,传统的PCA相位提取算法只适用于等步长相移。目前,基于PCA随机相移相位提取算法存在一定的限制,例如:只适用于特定步数相移条纹,无法有效消除背景光强,相位提取的结果对光场分布不均匀性非常敏感等。针对目前的研究现状,本文提出了任意步数随机相移的椭圆拟合PCA相位解调算法。利用椭圆拟合将PCA提取的主成分进行正交化处理,对椭圆进行修正时,引入了椭圆离心角参数,使得提取的相位精度更为准确。考虑背景光强和调制系数分布不均匀的实际情况对椭圆拟合的影响,提出了归一化条纹椭圆拟合方法。讨论了归一化条纹时,不同处理模式对相位提取精度的影响,提出了最佳模式方案。实验结果表明,所提算法可以有效用于随机相移条纹的相位提取,同时能够处理光场分布不均匀情况,将原用于干涉测量中的条纹处理算法成功推广应用到数字条纹投影三维形貌测量技术中。搭建了投影光栅三维形貌测量实验平台,利用MATLAB 2019b编程语言,开发、设计实现了上述算法,并进行了大量的实际测量实验,实验和处理分析结果都验证了本文方法的有效性。