随着航天技术的不断进步,应用于故障或失效航天器的维护、太空垃圾的清理等领域的空间操作技术得到迅速发展,并且显示出广泛的应用前景。空间操作技术的对象普遍为不具有合作标志器、无法提供有效信息的非合作目标。而对空间环境下非合作目标的位姿参数的准确测量,是实现对接及捕获的关键,直接关系到空间操作任务成功与否。本课题着眼于未来空间操作任务的需求牵引,以视觉测量在空间操作任务中的应用为背景,对空间非合作目标的视觉位姿测量关键技术展开研究。主要工作如下:在深入研究相机标定技术的基础上,通过引入畸变中心和除法畸变模型,提出了一种非迭代的高精度相机标定方法。该标定方法可精确地计算出镜头的畸变中心,且实现了相机内参与镜头畸变系数的解耦标定,可得到稳定可靠的参数解。由于在求解单应性矩阵的过程中已经考虑了镜头畸变的影响,因此无需后续的非线性迭代优化即可得到高精度的标定结果。与经典的张正友标定方法相比,所提出的方法在保证同等标定精度水平的前提下,在计算效率方面有大约10倍的提升,实现了相机的快速精确标定。与合作目标相比,非合作目标缺乏目标三维结构的先验知识,且不具备易于可靠提取和识别的人工标记。为此,课题中提出由序列图像对目标特征进行三维重建,以此来建立目标模型的三维特征点库,将非合作目标转化为合作目标。考虑到实际测量目标会存在较大的尺度和旋转变化,文中研究采用SIFT局部特征来重建目标的三维特征,以稳定有效地建立用于描述目标的三维结构模型。其中,对两视图对极几何关系的计算这一部分进行了深入研究,提出了一种新的基础矩阵快速鲁棒估计方法。该方法将误匹配点去除这一步骤融合到基础矩阵计算过程中,提高了计算效率,在实现基础矩阵快速鲁棒估计的同时,可有效地去除潜在的误匹配点。在此基础上,研究了基于SFM的序列图像三维重建技术,通过结合两视图三维特征点重建和光束法平差优化方法,实现了对目标特征三维结构的重建与优化。实验结果表明,该重建方法可有效地恢复和描述图像中目标的三维特征点结构,解决了非合作目标中合作信息缺失的问题。为实现对目标位姿的测量,本课题对基于特征点的目标位姿估计算法进行了深入研究,提出了一种改进的非迭代高精度位姿估计方法。通过引入测量误差观测模型,将目标位姿估计转化为非线性最小化问题,解决了目标参考点在不同配置情况下的可靠位姿估计的难题。该方法可以计算出参考点数大于3的所有情况下的位姿解,并且在没有足够的冗余参考点的情况下,仍可获得精确的结果,适用于需同时处理不同数量点集的应用场合。此外,该方法可直接计算出位姿解,无需初值或迭代,并达到了与现有的先进算法同等甚至更高的精度水平。在上述研究成果的基础上,本文提出了基于SIFT特征点匹配的非合作目标位姿测量方法。该方法由SIFT特征描述符的匹配建立待测目标图像上的特征点与目标模型特征库中三维点的2D-3D对应关系,并采用鲁棒性位姿估计算法解算出非合作目标的当前位姿参数。最后,通过数值仿真分析了各种因素对最终的位姿测量结果造成的影响,并搭建了实验平台进行了位姿测量实验,验证了本文设计的非合作目标位姿测量方案的可行性。本文针对空间非合作目标姿态测量的需求,开展相关方法研究与关键技术的地面验证。利用多种非空间目标对所提出的测量方案进行前期的可行性原理验证,为下一步空间非合作目标姿态测量奠定理论与关键技术的研究基础。