相位偏移深度感知,是一种使用相位偏移编码图案的结构光深度感知方法。由于其高分辨率和高精度的特性,被广泛应用于文物保护、生物医疗、传媒艺术、工业生产制造和国防安全等领域。在相位偏移深度感知方法中,非线性误差和相位展开误差是限制其发展的关键因素。其中,非线性误差是指投影仪伽马效应引起的相位偏移编码图案扭曲而导致的误差,相位展开误差是由于深度感知场景的环境光和物体表面颜色导致的错误。本文在分析和总结国内外相关研究成果的基础上,对现有方法存在的不足进行了综合评价,并对相位偏移深度感知方法进行了深入地研究。本文的主要研究内容和创新成果表现在以下几个方面:首先,本文搭建了相位偏移深度感知硬件系统。用以对比本文提出的算法和传统的相位偏移深度感知技术。为了符合深度感知系统对设备位置的要求,按照张正友标定法进行了系统标定。然后,本文针对相位偏移深度感知方法中的非线性误差问题,设计了一种面向散焦投影的二值投影图案优化（Binary Pattern Optimization Algorithm Based on Tabu Search,BPTS）算法。BPTS算法以误差扩散技术为基础,引入禁忌搜索算法思想,得到高质量的二值投影图案,结合散焦投影方案,可以完美地避免非线性误差,提高相对相位的质量,提高深度感知的精度。最后,本文针对相位偏移深度感知方法中相位展开的误差问题,即面向有环境光和物体表面颜色干扰的复杂测量环境表现较差的情况,设计了一种组合格雷编码（Combined Gray Code,CGC）的时序相位展开算法。相比于传统的格雷编码算法（Gray Code Method,GCM）,CGC算法在鲁棒性、准确性和实用性方面具有优越性。通过实验证明,本文提出的基于BPTS算法和CGC相位展开算法的相位偏移深度感知方法在精度、鲁棒性和实用性方面有较大的提升。