该论文研究工作系航空基础科学基金资助项目的一部分(No.03I53062)。 视觉运动分析是计算机视觉领域中的一个主要课题，它研究从序列图像恢复刚体的运动参数和三维结构的理论和方法。视觉运动分析目前有基于特征和光流计算两种方法，该论文主要研究基于特征对应的刚体三维运动分析方法，利用序列图像之间的特征对应来恢复刚体的运动参数和三维结构。一旦估计出目标的三维运动和结构参数，就可以用这些信息结合目标模型的先验知识，识别出目标，估计出目标当前与未来位置和姿态，解决目标的识别与跟踪问题。因此视觉运动分析在军事、工业、商业、医学、气象等领域具有重要的应用前景。 从图像序列中检测运动目标并估计其三维运动和结构，首先需要对图像进行必要的预处理，从图像中提取出图像特征，根据特征的对应关系估计图像的二维运动特性，进行特征匹配；然后根据刚体运动方程和投影关系建立一组方程，求解物体的运动参数和结构。该论文对相关的特征提取与匹配方法进行了简要介绍，主要关注的问题是运动参数和结构的计算，即运动估计部分。 对于基于特征对应的刚体三维运动估计问题，前人多利用单纯的透视投影图像或正投影图像序列来进行研究，但是在实际应用中，常会有需要近景图像和远景图像相结合来恢复刚体三维运动参数和结构的情况。拍摄远景图像可用正投影模型来近似，而近景图像可以用常用的透视投影模型来近似。 该文充分考虑了应用实际中近景图像和远景图像的结合，使用透视和正投影两种线性投影模型的组合来代替单纯的透视投影模型，利用特征点(直线)对应来恢复刚体运动和结构。此方法既简化了极几何学，又不会影响欧几里得结构的恢复。文中首先介绍了三维运动估计问题的一些基础知识，然后重点研究了基于一幅正投影和一幅透视投影图像点特征、基于一幅正投影和两幅透视投影图像直线特征的刚体三维运动估计问题，给出了相应的极几何学关系、分析了中问参数矩阵、提出了简单有效的线性算法，进行了加噪声的数据模拟实验和仿真实验，实验显示其运动估计结果是有效而稳定的。