在靶场实验中,对飞行器进行跟踪并且记录飞行器飞行的姿态视频,以获得飞行器飞行的三维姿态,不仅是评估飞行器飞行平稳性性能的重要依据,而且对飞行器故障分析、气动外形建模、改进和完善飞行器发射和跟踪系统的参考,具有非常重要的价值。以大口径光电经纬仪测量空间飞行器姿态参数的实验任务为背景,开展基于机器视觉的飞行器高精度姿态测量的方法研究。论文建立了长基线远距离光电经纬仪成像模型,推导了摄影坐标系、经纬仪坐标系之间相互转换关系,明确了姿态参数的定义,提出了求解姿态参数的简化模型。鉴于图像质量直接关系特征检测的成败,论文首先开展了图像预处理技术研究。分析经纬仪图像畸变原因,采用径向畸变校正和基础矩阵的线性优化完成摄像机标定实验,较好消除了光电经纬仪成像的几何畸变;针对条纹干扰,提出矩形低通滤波算法,大大提升了图像的信噪比。上述方法有效改善了图像质量,从而为姿态视觉测量做了有利的铺垫。飞行器姿态测量关键技术是目标的特征提取。它不仅直接影响后续姿态测量参数的精度,而且关系到姿态测量系统是否有效。为了提高测量精度和节省资源,针对传统加速稳健特征(Speed Up Robust Features,SURF)特征算子做出改进,提高了算法对几何变形和位置误差的鲁棒性和匹配速度。在检测特征点的基础上,提出了构建优化函数高精度姿态求解模型;并对姿态测量精度进行了详细分析。为进一步提升算法稳健性,针对靶场目标,提出基于核密度估计的线特征提取算法,利用直线段特征作为约束条件优化求解目标的姿态参数。靶场飞行器姿态视觉测量算法精度是一个很重要的系统技术指标。从算法角度评价其误差对整个系统的影响是一个困难问题,其难点来自于误差源的不确定性,目前的研究手段不多,开展了基于蒙特卡罗算法估计姿态视觉测量误差估计方法研究。经纬仪拍摄、记录的飞行器图像,通过图像预处理去除畸变、噪声,采用多尺度二阶描述子进行目标特征提取,采用构建优化函数及线特征约束的方法姿态求解。外场试验结果表明,在目标成像像元数>500像素时,测量精度<0.1°。