图像测量是近年来测量领域中形成的新的测量技术，它以光学为基础，融合电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等现代科学技术为一体，组成光、电、计算机综合的测量系统，它被广泛应用于几何量的尺寸测量、航空遥感测量、精密复杂零件的微尺寸测量和外观检测等和图像有关的技术领域中。图像测量是以图像为研究对象的，所以图像处理技术成为图像测量系统的关键，尤其是边缘检测技术的效果将直接决定图像测量系统的精度。然而随着现代科技的发展和现代工业对微细加工技术需求的增加，传统的边缘检测技术已不能够满足测量精度要求。亚像素细分技术正是应这种需求产生的一种新技术，它在高精度图像测量系统中的使用大大提高了测量的精度。现有的亚像素边缘检测算法有插值法、多项式拟合法、最小二乘法、矩法（灰度矩及空间矩）等。其中，空间矩算法以其细分精度高、不受加性和乘性噪声的影响等特点在现代高精度图像测量中得到了广泛的应用。然而空间矩算子采用理想二级边缘模型的边缘公式来计算更接近于实际的三级边缘，由此带来了所谓的原理误差，而以往对于原理误差的研究也只限于垂直边缘。本文从空间矩算法的原理误差起因出发，构造了任意角度边缘的误差函数，并给出了相关的重要结论。实验数据表明，用误差函数对定位边缘进行误差补偿不但避免了使用误差校正表带来的复杂计算，而且重用性高，还大大提高了测量的精度。文中还就采样量化对空间矩算法精度的影响进行分析和研究，得出相应的重要结论，利用这些结论对算法中参加几何参数计算的边缘点进行取舍，可以达到提高定位精度的目的。最后本文还就ICF系统及改进的空间矩算法在ICF图像测量系统中的应用进行了详细的介绍，并就实际实验图像和仿真图像对改进算法的可行性和合理性进行了的验证。