基于光学图像的三维重建是对物体形貌进行非接触测量的一个基本途径.图像密集匹配，是克服图像特征分布不均，实现不规则物体三维形貌全面重建的必要工作.光学图像相关匹配过程中，由于图像中一般同名点的亚像素高精度定位存在困难，如何评估与控制亚像素精度的密集匹配成为一个很有挑战的问题.对此，本文提出一种基于数字表面模型(DSM)的光学图像密集匹配精度检验方法，该方法先融合数字高程模型(DEM)与光学图像纹理构建数字表面模型，再按给定参数实现三线阵模拟推扫成像，然后以最小二乘相关方式对具有立体效应的光学图像进行亚像素精匹配，最后基于己知DSM与成像参数分析密集同名点集的匹配精度.本文重点讨论了该方法对图像任意像点同名转换的理论严密性、最小二乘相关应用于图像密集匹配所能达到的精度水平.实验分析表明，在模拟卫星对地观测方式生成线阵图像的条件下，光学图像基于最小二乘相关的密集匹配中误差优于0.1像素.本文方法简单易行，可为提高图像三维测量水平与应用提供技术保障.