在计算机视觉和图像处理中,深度分割(depth segmentation)技术被广泛的关注和研究。深度分割目的在于将处于不同深度(depth)的目标划分为深度连续的独立区域,以便对三维数据进行深层次的分析和理解,该技术在机器人抓取、人脸识别、伪装检测等领域发挥着重要的作用。然而,随着计算机技术的迅猛发展,深度分割技术呈现出算法框架复杂、计算消耗大、成本高等特点,这一定程度上限制了传统深度分割技术在各个领域上的发展和应用。而条纹投影技术(fringe projection technology,FPT)是一种应用广泛的三维形貌测量技术,该技术具备非接触性、高分辨率、高鲁棒性等性质。本文以相位奇异特征为桥接因素,创新性地将这两种技术进行融合,提出了基于相位奇异特征的快速深度分割技术,力图研究一些提升现有深度分割技术速度的解决方法;进一步的,基于所提深度分割技术,对其相关应用进行探索。本文主要工作内容体现在四个方面:(1)推导了相位奇异特征与物体奇异特征的数学关系,证明了可以利用相位奇异特征作为深度分割的标志。通过分析影响深度分割性能的关键因素,明确了本文的研究方向,并设计了一种快速深度分割框架及一种深度分割线优化算法。(2)基于低幅数条纹测量的思想,本文提出了两种基于正交条纹的快速深度分割技术,在无需重建和条纹序列变换的条件下,这两种技术仅需五幅条纹即可实现深度分割,并且实现了对动态物体的有效分割。(3)在正交条纹分割的基础上,本文提出了基于复合正交条纹的快速深度分割技术,该技术仅需三幅条纹即可实现深度分割;相较于本文提出是正交条纹分割技术,该技术的分割速度被提升至166.7%;同时,鲁棒性实验证明了该技术在暗光条件下仍能实现分割。(4)基于快速深度分割的核心思想,对快速深度分割的应用进行探索,本文提出了一种伪装物体检测技术。该技术利用正交条纹实现对侵入复杂场景中伪装物体的有效分割,并能确定伪装物体的位置、纹理以及阴影等参数。