人类的视觉系统是这个世界上发展最为完善、机制最为复杂的感知系统之一。多年来赋予计算机人类视觉的功能一直都是所有人的梦想。计算机视觉的主要目的就是使计算机系统具有类似人类的视觉能力,获取三维场景的几何信息是其最基础的研究内容。随着科技的不断发展,计算机视觉及其测量技术在军事、三航(航天、航空、航海)、数字医疗、制造业信息化、商业、交通安全等领域都有广泛的应用前景。　　 针对非接触视觉测量的巨大应用前景,本文基于双目立体视觉原理,综合运用图像处理、摄影测量学及计算机视觉等前沿成果与技术,对空间物体三维坐标及尺寸的高精度测量方法与理论,特别是摄像机标定、立体匹配、三维测量建模等内容进行了较深入研究。　　 在摄像机标定技术中,结合OpenCV(Intel(R) Open Source ComputerVision Library)库函数将原两步法标定算法进行改进。在原算法的基础上,引入透镜切向畸变,同时变换旋转矩阵R的矩阵形式为旋转欧拉角形式以参与后续计算。改进后算法在提高正交化约束的同时全面考虑畸变影响,在提高标定精度的同时降低了标定复杂度。　　 在立体匹配技术中,提出了一种基于极线几何,结合特征与灰度匹配,辅以视差梯度约束的多约束立体匹配算法。首先提取两幅图像中的几何特征,并由极线几何关系建立初始匹配,其次利用基于灰度匹配方法对于特征点附近的子窗口图像进行相似度的运算与比较,接着通过视差梯度约束去除部分虚假匹配,最后经对称性测试,建立准确的匹配关系。此算法在一定程度上提高了匹配精度同时弥补了单一匹配方法的不足。　　 在三维测量建模技术中,引入摄影测量学中光线束平差模型概念,在传统三维坐标求解基于共线方程,利用异面直线公垂线中点的三维坐标近似地替代空间三维物体的真实坐标值的基础上,提出一种基于束调整的共线交汇测量模型,用于计算空间物体三维坐标,此模型进一步优化测量结果,提高了测量精度。　　 最后,基于上述思想设计并实现了一套基于立体视觉的三维测量系统。通过实验、数值分析与计算,验证了上述各方法理论分析的正确性及实践的可行性。也为立体视觉系统的进一步开发与应用奠定了一定基础。