近景摄影测量和机器视觉，在经济建设、国防建设和科学研究中有广泛的用途，尤其适于重要工程的变形与自动生产线的监测，弹体运动轨迹、飞行器风洞试验等不可接触物体的量测等。　　 同名像点匹配对提升近景摄影测量和机器视觉的自动化程度和测量精度至关重要，为此，本文研究双目视觉序列图像的同名像点匹配关键技术，并通过其在风洞模型姿态角动态视频测量中的应用，进行工程实验验证，主要研究内容如下：　　 利用物体自身表面信息，提取分布较均匀的待测特征点，并从中找到具备对尺度、旋转、光照以及轻微的透视投影不敏感的强特征点(如物体表面的螺钉、安装孔等)，用以计算高精度的相机外参数；　　 分别针对人工标志点与待测特征点，建立不同视角采集图像的同名像点匹配技术，提出一种阈值自动产生的相容性约束方法，并结合极核线约束，先快速确定一个既小又准的同名像点匹配搜索域，再采用相似性约束得到准确的匹配结果。　　 提出了基于运动估计的序列图像同名像点匹配方法，根据已知运动信息预测序列图像同名像点的运动轨迹，解决双目视觉的序列图像同名像点匹配问题。　　 提出风洞试验中模型姿态角的视频测量方法，即采用本文的同名像点匹配技术，建立姿态角的视频动态测量系统，并通过其测量数据的不确定度度量其测量误差，评价本文同名像点匹配方法的精准度。