视频测量(Videogrammetric Measurement,VM)系统能够较好记录并反映物体位置、形状和运动状态等信息,有着非接触、远距离、高精度、大信息量等优点,获得了国内外研究人员及专家学者的青睐。本文围绕视频测量系统中的相对定向、外方位元素求解、同名点匹配等关键技术开展如下研究:(1)针对传统相机参数优化方法难以在自由拍摄的条件下可靠收敛至最优解的问题,本文提出了基于罚函数优化方法的界约束函数。该方法根据初值精度确定可行域,并通过构造独特的界约束函数,将优化解限定在可行域内。(2)相对定向元素用于恢复立体像对的相对方位,是实现视频测量的基本参数。本文提出了含有界约束的相对定向优化法,并针对不同编码点数量、不同初值精度、不同拍摄相机的情况分别检验优化的效果。实验证明,在初值精度不高的情况下,也能快速收敛到相对定向元素的最优解,比遗传优化方法的求解结果更加准确。(3)相机外方位元素是实现同名点匹配和获取三维坐标的关键参数,本文先用直接线性变换方法求解外方位元素初值,再用含有界约束的优化方法对外方位元素进行优化。优化提高了外方位元素精度,为多相机高精确度匹配的实现提供了保障。(4)本文研究和分析了现有匹配约束方法,并对基于核线约束的同名点匹配算法的实现流程和可编程性进行优化。在VS平台上完成了程序设计,实验得到了非编码点准确匹配结果,并且成功获取特征点的三维坐标,验证了界约束函数优化方法的在视频测量中的实用性和有效性。