随着空间技术的不断发展,空间中出现了接近、捕获空间目标物体等操作任务。测量空间目标的位姿是完成这些任务的前提。然而空间中的物体普遍不具有合作性,无法提供用以识别的先验信息,所以精确测量此类物体的相对位姿具有较高难度。目前,利用立体视觉技术来解决此问题已经成为了国内外相关领域研究的重点。本文以立体视觉在空间目标物体的测量为背景,展开了相关理论和技术的研究。首先,通过对数字图像处理中算法的理论分析,提出了改进的GrabCut算法和改进的霍夫变化算法,并将两种算法结合,用于识别空间非合作目标物体的图像特征。利用空间目标物体图像进行仿真实验,证明提出的图像预处理方法能够满足解算空间物体目标相对于空间机器人位姿的要求。其次,研究面向非合作目标位姿的计算方法。通过建立多个空间坐标系,将空间中各个物体联系起来,并且分析了各个坐标系之间的转化关系。利用相机的成像模型与SGM半全局立体匹配算法,计算关键点的三维坐标,完成三维重建。同时依据检测到的物体图像特征,对不同类型的目标图像建立物体坐标系,求取其在世界坐标系下的相对位置与姿态矩阵。然后,选取Eye-in-hand手眼系统作为实验模型,对机器人末端工具进行了设计,建立了工具坐标系,搭建了实验所需的UR5机器人手眼系统。改进了 Tsai手眼标定算法,以此计算得到精度更高的手眼关系矩阵。最后设计了目标物体位姿测量的实验验证方案,选取了空间中常见的非合作航天器作为识别对象,搭建了地面实验平台。通过多组测试,得到实验数据,并对其进行分析。结果证明了论文提出方案和算法的具有较高的精度和鲁棒性。