为了平衡相位计算的精度和速度，大量的两步随机相移算法发展起来。提出了一种基于主成分分析和VU分解法的快速、高精度两步随机相移算法。首先，采用两步主成分分析法对经过滤波的两幅相移干涉图进行计算求出迭代初始相位；然后，利用没有滤波的两幅相移干涉图进行VU分解、迭代求出最终相位。通过模拟和实验结果对比表明：与四种性能良好的两步随机相移算法相比，对于不同的条纹类型、噪声、相移值及条纹数量，提出的算法综合性能最好，其精度最高，有效相移范围和有效条纹数量范围最大，当干涉图像素数为401 pixel×401 pixel时，提出的算法仅比格兰-施密特正交化法和两步主成分分析法多花费0.035 s。在理想情况下，提出的算法可以得到完全正确的结果。如果需要得到较高精度，最好能够提前抑制噪声，同时设置相移值远离0和π，条纹数量大于2。主成分分析和VU分解法无需滤波，花费近似非迭代算法的时间获得迭代算法的精度，其打破了迭代算法花费时间较多的限制，适合高精度光学在线检测，有广泛的发展前景。

移相干涉术作为一种高灵敏度的非接触式光学测量方法，在精密测量领域得到了广泛的应用。时空移相方法（spatiotemporal phase-shifting method，ST-PSM）作为一种高精确度的移相算法，可避免传统移相算法的周期误差。这使得该算法适用于存在背景光强不均匀、调制度波动以及移相误差的情况，同时也能测量畸变的干涉条纹图像。然而，该方法中的插值拟合步骤要求干涉图呈矩形区域，对于非矩形孔径的光学元件，无法测量其面形全貌。为突破该局限性，提出将干涉图延拓技术与该方法结合，移相干涉图经延拓成矩形后，再使用时空移相方法进行相位提取，以获得完整的面形信息。数值模拟及实验结果显示，就相同形状下的干涉图，经延拓后使用时空移相方法相较于未延拓测得的波面峰谷值与均方根值更精确。以圆形为例，经延拓后峰谷值由0.1236 λ降至0.0446 λ，均方根值由0.0117 λ降至0.0109 λ(λ=633 nm)。结果表明该方法可用于非矩形光学元件的精确测量。

相移轮廓术因其高精度和高鲁棒性广泛应用于三维重构。由于需投射多幅条纹图到物体表面，相移轮廓术要求物体在重构过程中保持静止，导致运动物体的三维重构精度较低。文中提出了一种基于相移轮廓术的双采样运动物体三维重构方法。首先调整相机和投影仪时序，使投影仪投射一幅条纹图的同时，相机完成两次采集。然后分析物体运动对双采样条纹图的影响，并建立条纹描述方程。结合物体的运动信息，提取混合相移条纹图中的相位信息。最终对拍摄条纹图进行复用，提高运动物体的三维重构帧率。实验结果表明，该方法不仅可以精确重构运动物体，减少运动误差，还在投影速度受限的前提下提高了运动物体的三维重构帧率。