结构光视觉测量是计算机视觉的一个分支，已广泛应用于反求工程、产品质量检测、物体识别等领域，近年来成为研究热点。结构光测量的原理是将一幅或多幅编码模式投影到测量场景，用摄像机捕获场景的投影图像，然后通过对投影模式与解码模式对应点的匹配，利用三角法得出深度信息，从而获取三维信息域，结构光视觉测量的一个重要问题是投射模式与捕获图像对应点的匹配。为了获得精确的匹配关系，既要有合理的结构光编码方案，又要有准确的解码等后期处理方案。基于彩色编码原理，将4色2次De Bruijn的色彩信息溶入亮度呈高低强度变化的数字条纹图中，构成彩色条纹空域编码的测量传感图案，在投射图案内实现高分辨的像素级唯一编码，构建了单投影仪和单摄像机结合的彩色结构光编码的视觉测量系统。对捕获的彩色结构光条纹图像进行解码研究，在充分考虑投射模式、投射和捕获环境、颜色失真等因素的影响后，确定解码方案。该方案包括：高低强度条纹分割、条纹中心位置的提取、K均值算法的自适应颜色聚类、窗口唯一性的匹配方法。结合结构光系统标定参数，计算空间三维点云坐标。简化RGB空间到Lab空间的转化过程，利用L通道的滤波差分结果，分割高低强度条纹。本论文的创新点为分别对分割的高低强度条纹进行K均值颜色聚类分析：由于受到环境光、颜色间相互串扰以及物体表面的吸收和反射等因素的影响，拍摄的条纹颜色值已不在是投射的标准颜色值，但是每种颜色在RGB彩色空间中具有一定的聚类性，利用这种特性，提出了基于经典的K均值的颜色聚类算法。根据K均值聚类原理，每次迭代生成新的原点和方向向量便是新的中心点，几次迭代后，聚类颜色不发生变化，完成中心条纹分色。遍历感兴趣区域的条纹中心，获得解码后的序列，利用De Bruijn序列的窗口唯一性，确定各个窗口在投射模式中的位置，进而确定每个匹配点的位置，生成匹配点坐标矩阵，利用三角测量法得到深度信息，重构出物体三维曲面模型。所研究的静态三维视觉测量系统具有较高的精度与分辨率，可实现复杂曲面的三维测量和重构，研究成果扩大了彩色结构光三维测量技术的应用范围和实用性。