很多物理量可以被物体表面形貌的变化所反映。光学三维形貌测量技术具有非接触性、高精度、高速性和自动化程度高等特点,在形貌测量领域得到了广泛的应用。而傅里叶变换轮廓术作为一种主动光学三维形貌测量技术,因其只需要一幅变形光栅图样来做全场分析的优点,而受到人们广泛关注。但是,传统的傅里叶变换是一种全局频谱分析法,不适用于对复杂物面调制的非平稳变形光栅条纹信号的分析,而且对噪声敏感。本文不但回顾了傅里叶变换轮廓术中算法存在的缺点,而且研究了一类为了改进傅里叶变换轮廓术中算法缺陷的非平稳信号时频分析算法,如窗口傅里叶变换法、伸缩窗口傅里叶变换法和多尺度窗口傅里叶变换法。随后提出了窗口尺度选取改进算法,该算法通过小波脊来提取信号的瞬时频率,然后控制逐点分析窗口的宽度来保证窗口内信号的准平稳性。该算法在信号的频率分辨率和空间(时间)分辨率之间达到一种更佳的调和,即使条纹信号被噪声污染时,仍然可以得到很好的物面重建效果。其次,研究了窗口尺度选取改进算法在非平稳信号时频表示当中的有效性,并与现有的各种在时频表示中常用的时频分析算法相比较。比较结果表明,该算法在运算复杂度与时频局域化能力综合考虑的前提下具有优势。再次,研究了热门的经验模态分解方法在光学三维形貌测量当中的除噪应用,光学三维形貌测量易受高频的背景噪声和CCD噪声的干扰。实验结果显示,使用经验模态分解方法在去除噪声,提高信噪比方面具有优越性。