小波变换轮廓术是常见的基于条纹投影的光学三维面形测量技术之一。由于其只需要采集一幅条纹图就能够从中重建待测物体三维面形,适用于动态测量,在生物医学、实物仿形、工业检测等领域具有广泛的应用。二维小波变换在一维小波变换的基础上引入了方向选择,提高了小波变换轮廓术的抑噪能力。条纹图分析的速度与准确性直接影响小波变换轮廓术的速度和精度。本文分别从二维小波变换参数选择、小波脊提取以及相位展开三个方面对小波变换轮廓术条纹图分析方法进行了研究,主要内容包括以下几个方面：研究了二维小波变换参数选择方法,采用满足等比数列的尺度因子以及满足等差数列的旋转因子进行二维连续小波变换,明显提高了小波变换轮廓术的条纹图分析速度。提出了一种新的基于代价函数的二维小波变换小波脊提取方法。利用二维小波变换系数模信息、条纹瞬时频率信息以及局部条纹结构方向信息建立代价函数指导小波脊提取,并设计了相应快速动态优化算法,明显提高了传统基于代价函数的二维小波变换小波脊提取方法的抑噪能力和速度。研究了相位展开方法,采用基于质量引导法的相位展开方法,进一步提高了二维小波轮廓术的抑噪能力。综合分析对比了影响二维小波变换轮廓术测量速度与精度的因素,进行了计算机仿真与实验验证。