三维重建算法和系统是机器视觉系统的重要组成部分,高精度高分辨率的三维重建技术可以有效的推动机器视觉和人工智能研究的发展。二值条纹结构光技术是一种稳定的三维测量技术,对于无纹理的朗伯表面,可获得微米级的重建精度。然而,对于具有非朗伯反射特性、表面纹理和复杂几何结构的重建目标,基于二值条纹编码的结构光技术存在重建误差。本研究针对表面纹理、非朗伯反射特性和复杂几何结构对二值条纹结构光重建精度的影响,提出基于光度学分析的高精度高分辨率的结构光方法。为了有效的解决上述问题,本研究具体研究内容如下:首先,针对基于LED点光源的近场光度学系统中点光源照明差异引起的低频误差问题,本文提出基于标定球和标定平面的LED点光源标定算法获取点光源的光源位置、主光轴和主光强;基于上述标定结果,本文引入同时考虑角度衰减和距离衰减的LED点光源发光模型表征光强差异。基于上述标定结果和发光模型,可以有效的消除光照差异引起的光度学系统重建误差,获取准确的表面法向和反射率信息,上述信息被进一步应用到结构光解码算法中。其次,针对二值条纹结构光系统中几何遮挡、系统噪声和表面纹理引起的条纹定位失败的问题,本文提出基于二叉树的场景自适应的条纹搜索算法。基于二叉树的层序遍历,通过在最小搜索区间内进行特定类型的条纹检测,有效的降低上述因素对条纹搜索的影响,提高二值条纹结构光系统的鲁棒性。同时,为了降低二值条纹结构光系统的编码图案数量,本文提出基于光度学获取的重建目标的初始深度的解包裹算法消除编码子区域间的歧义性。无需额外投射格雷码图案,本文提出的解包裹算法可以通过光度学获取的初始深度计算各子区域的全局相位,消除歧义性。再次,针对非朗伯反射特性和表面纹理引起的二值条纹结构光算法重建误差的问题,本文提出近场光度学和二值条纹结构光的融合系统和融合算法。为了降低非朗伯反射特性对二值条纹结构光中条纹轮廓的干扰,首次将光度学获取的反射率信息引入二值条纹结构光的条纹亚像素定位中,通过消除条纹轮廓中的非朗伯反射分量提高条纹亚像素定位精度,降低非朗伯反射特性引起的重建误差。再次,为了消除表面纹理对二值条纹结构光重建精度的影响,同时提高结构光系统的重建分辨率,本文提出光度学法向和结构光深度点云的融合算法。上述算法可以有效的消除表面纹理引起的二值条纹结构光算法的重建误差,并将二值条纹结构光系统的重建分辨率提升至相机分辨率,获取更多的重建细节。本文针对二值条纹结构光算法存在的问题,引入光度学分析的方法消除表面纹理、非朗伯反射特性等对重建精度的影响,获取高精度高分辨率的重建结果。基于对二值条纹结构光算法的误差分析,本文提出的在结构光系统中引入光度学分析的研究方法为解决结构光系统面向复杂场景的高精度高分辨的三维重建问题提供了新的研究思路,在学术界具有启发意义;此外,本研究分别开发基于近场光度学、基于二值条纹结构光以及两者的融合系统,上述系统在工业界具有重要的应用价值。