随着社会经济的发展,信息化和产业化得到提升,受“数字地球”、“智慧城市”等重大政策方针的推动,如何对三维目标定位以及采集实时精确的地理数据信息,已经成为摄影测量研究的重点。同时,伴随计算机软硬件的提高,以及模式识别、计算机视觉等学科的不断发展,数字摄影测量也远远超出传统摄影测量的内涵,这必然给摄影测量带来了新的机遇与挑战。近年来,全世界越来越多的各类小型测量平台被广泛使用,近景摄影测量顺理成章地成为了摄影测量领域的热点研究方向。经过了系统的理论研究和大量的工程实践,近景摄影测量技术已经日益成熟,目前已经广泛应用于三维重建、建筑工程、汽车制造、医学、古建筑等各个领域。然而,由于这些平台和条件的限制,近景图像通常具有视角差异大、失真变形、重叠不足的情况,环境中的弱纹理、重复纹理和遮挡等现象时有发生。本文对近景影像定向进行研究,根据近景影像中大量存在的直线特征,将线特征应用于近景影像定向辅助,以增加部分场景中的观测值,以及通过线约束的形式,提高近景影像的定向精度和稳定性。本文的主要研究工作如下:1.研究和比较了目前较受欢迎的两种直线检测算法（LSD（Line Segment Detector）算法和EDLines算法）,分析其原理、所存不足之后,采用基于梯度角度的LSD算法作为线提取算法。本文通过对检测直线的二次拟合、趋近合并等操作,优化直线段的提取结果,改进了现阶段直线段观测的获取方式和精度。2.采用LBD（Line Band Descriptor）算法作为直线匹配的基础算法,对直线描述符进行研究,如线特征所包含的几何、灰度等属性,使用生成的描述符和初级的几何属性筛选匹配线的候选集。针对实际匹配结果存在的问题,本文提出采用线点投影不变量等高级属性来计算匹配,从而得到最佳匹配结果,提高匹配算法结果精度。3.本文主要针对基于直线辅助的近景影像定向算法进行研究。在传统的点特征作为观测值的情况下,引入直线特征观测,并根据直线的投影关系,进一步建立直线重投影方程。然后通过基于灭点分类的方法,对水平线和垂直线进行自动分类,将两种特殊线约束纳入绝对定向和平差过程,建立点线多特征联合的平差模型,以此提高定向精度和可靠性。实验研究表明,本文优化了直线提取、匹配过程,并采用灭点分类算法,对影像直线进行自动化分类,减少了人工测量的过程,线特征辅助对于影像定向结果具有约束和提高精度的作用,有其研究意义和实际应用意义。