火箭喷管三维运动参数的测量对控制火箭飞行姿态具有重要研究意义。计算机视觉测量技术可以对目标完成大空间、非接触式参数估计。通常采用的是在喷管表面附着标志物的测量方法。然而,当喷管点火瞬间标志物会发生巨大形变,对测量的精度带来很大影响。图像的特征点具有良好的抗干扰性,不会受到光照等外界条件的影响,反映了目标的几何特性等信息。本文设计了一种基于特征点云的双目视觉位姿测量方案。对立体视觉测量中相机的成像模型进行了研究并推导了基于2D平面靶标的摄像机内外参数标定过程。考虑到实际测量过程中镜头存在畸变,将获得的坐标点采取径向畸变矫正,给出了改进的空间点三维坐标解算方法。为了能够准确地识别出目标图像,对采集到的图像进行去噪声与增强对比度处理,采用目标分割方法将物体与背景分离,降低环境因素的干扰。针对视觉测量中图像特征点的提取与匹配问题,提出了改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法。用SIFT算法提取图像特征点,在k-d(kdimensional)树的搜索策略下完成关键点的欧式距离匹配并用RANSAC(Random Sample Consensus)算法对匹配结果进行优化,利用匹配点坐标获得目标的特征点云数据。对特征点云的三维重建问题进行了研究,采用一种包围盒式的改进Crust算法对特征点云表面三角化重构,完成了特征点云的重建工作。对获取的特征点云数据进行主成分分析,采用PCA(Principal Component Analysis)位姿测量方法解算出目标位姿信息。最后,搭建了基于双目视觉测量的实验平台,利用本文所提出的算法对喷管模型进行测量,实验结果表明本文所应用测量方法具有较高的测量精度,成功获取了火箭喷管的位姿信息。