基于三维数字图像相关的立体视觉光学测量是一种具有非接触、高精度等优点的有效测量手段,广泛应用于机械加工制造、虚拟现实、逆向工程、实验力学等诸多领域,已经成为国内外的研究热点。因此,对基于三维数字图像相关的立体视觉光测系统进行研究具有十分重要的理论价值和实用意义。论文围绕图像采集程序的开发、立体相机标定、极线校正、图像匹配等重点与难点问题展开进一步研究和探讨。首先,针对立体视觉光测系统的特点,基于Labview自主开发了多功能图像采集模块。该模块能够同步多台相机进行图像采集,并根据具体的实验要求,调整相应的相机属性参数,具有很强的灵活性;详细阐述了双目立体视觉的基本原理,对相机坐标系系统的4个组成部分以及它们之间的齐次坐标转换关系进行了研究;具体介绍了两种相机模型(线性和非线性)的标定方法,并针对所研究光测系统的特点采用基于棋盘格的二次标定法对相机系统进行标定;对平行双目视觉和非平行双目视觉两种双目立体视觉模型的成像原理进行了分析研究。其次,分别从以下几方面对图像匹配关键技术及相关内容进行了深入研究:1为解决传统立体匹配算法如区域匹配算法、全局匹配算法精度不高、鲁棒性低、计算量大的缺点,本文提出了一种基于贝叶斯模型和数字图像相关的立体匹配方法。该方法通过建立贝叶斯概率模型来搜索视差空间,无需全局优化,能够给匹配过程中的Newton-Raphson迭代提供一个可靠的视差初值。与传统的区域匹配算法相比,该方法在匹配时考虑子区窗口的形变,并采用亚像素定位算法计算亚像素精度视差,能得到更准确的匹配结果。2为了减少计算量,通过建立look-up table的方式对图像进行亚像素插值。3提出了一种新的三维坐标计算方法,该方法利用校正图像与原图像之间的转换关系以及校正立体图像的匹配信息,通过寻找原图像上的匹配点来计算三维坐标,相比直接利用校正图像上的匹配点,能够更好的克服由极线校正所引入的噪声。4阐述了时序匹配中一种改进的计算位移迭代初值的方法——种子点法,该方法实际上是一种改进的路径依赖法,能够极大减少位移初值的计算量。5利用最小二乘法对原始的离散三维位移数据进行拟合计算物体小变形情况下的柯西应变或有限变形下的格林应变。最后,本文通过若干个实验对本文所研究的基于三维数字图像相关的立体视觉光测系统测量结果的准确性进行了验证。