三维感知技术是人类感知外界环境能力的重要延伸,经过研究人员的不断努力,一些现有的三维感知技术已经可以满足人们某些实际需求,但是,这些技术在某些方面还存在一些不足,限制了三维感知技术的进一步应用。本文针对基于结构光的三维感知系统中存在的一些关键问题,包括单帧三维感知的点云密度问题、动态场景的高精度三维感知问题以及高精度三维感知系统的实时化问题,进行了深入研究,并给出了相应的解决方案。一、针对单帧三维感知技术的点云密度问题,本文提出了立体条纹分析法。该方法结合了两种传统的三维感知技术,即傅立叶条纹分析法和立体视觉的优点,其中,傅立叶条纹分析法提供了高点云密度和精度的相位测量,而立体视觉技术被用来解决由于条纹的周期性造成的相位模糊问题。在立体匹配中,通过灰度图像和相位图像相结合,设计了可靠性更高的联合解缠绕算法,以逐像素、稀疏匹配的方式,实现了高效的相位解缠绕,得到了绝对深度图。最终,基于上述方法,实现了单帧高点云密度的三维感知系统,并通过真实场景的三维感知实验,验证了所提出算法的有效性。由于单帧深度计算和低复杂度等特性,立体条纹分析法非常适合于对实时性要求较高的高点云密度的三维感知应用。二、针对动态场景的高精度三维感知问题,基于三帧相移条纹分析法,结合单帧的傅立叶条纹分析法的特点,提出了傅立叶辅助相移法,以增加运动估计的方式,重构了三帧相移法的模型,使其适应运动场景。通过一系列精度分析,证明了本方法的有效性,并针对如何提高运动估计设计了优化方案。最终,基于傅立叶辅助相移法,设计了动态三维感知系统,并对不同运动形式的目标进行了三维重构。通过定量及定性的分析,证明了对于匀速运动的目标,该算法已经达到了已知的最佳方法的测量精度,而对于变速运动的目标,测量精度已经超越了已知的最佳方法。三、针对高精度三维感知系统的实时化问题,在动态场景的高精度三维感知研究工作的基础上,设计了高效的并行空间相位解缠绕算法,在不增加额外帧数,从而不影响运动适应性的前提下,以在投影的正弦条纹图中嵌入稀疏标记点的方式,实现了多目标,复杂表面的并行化快速相位解缠绕。进一步地,结合傅立叶辅助相移法和并行空间相位解缠绕算法,设计实现了高精度实时三维感知系统,并利用GPU加速技术,达到了每秒30帧的高速深度计算。通过对同时包含运动目标和静止目标的复杂场景的实时三维重构实验,证明了实时三维重构系统的高精度和高可靠性。