视觉测量是计算机视觉研究中的核心问题之一。本论文以单目序列图像为对象，以对空飞行器的被动检测与参数测量需求为依托，针对目前单目视觉测量中的两个主要难点问题：(1)投影方程的数学反演，(2)从输入图像到目标三维模型的2D-3D特征投影对应关系建立，进行了重点研究和探索：1）针对当前P3P问题的闭式解法仍存在数值精度低、数值稳定性差，而迭代解法无法获取全部可行解的问题，提出一种具有高数值精度和数值稳定性的P3P问题半闭式解法。该方法利用多个可行解之间的“共线约束”关系，将待解方程组阶数降低至最低的2阶，实现了在获取P3P问题全部可行解同时，保持与迭代解法相当的数值精度。2）在未给定任何先验特征投影对应关系情况下的三维刚体目标姿态估计中，针对现有迭代估计方法仍存在收敛半径小和收敛速度慢的问题，提出了一种新的基于2D-3D泛轮廓点对应的迭代姿态估计方法。该方法从显式建立由输入图像到目标三维模型在泛轮廓点上的2D-3D投影对应关系出发，通过迭代同步完成了特征投影对应关系的确定和目标三维姿态参数的估计，显著改进了现有方法的收敛半径和收敛速度。3）在前述迭代姿态估计算法框架的基础上，提出了一种基于非欧多特征距离图的三维刚体目标姿态估计方法。该方法从如何在迭代过程中，进一步提高泛轮廓点上、由输入图像到目标三维模型的2D-3D特征投影对应关系准确性出发，提出了非欧氏、多特征距离图的概念，在不显著增加计算量的前提下有效增大了迭代姿态估计算法的收敛半径。4）针对单目视觉测量的实时处理需求，提出了一种基于多尺度空间、精度可伸缩的快速三维刚体目标姿态估计方法，在保证参数测量精度的前提下，有效降低了三维刚体目标姿态估计的算法复杂度。5）针对迭代姿态估计方法所依赖的目标轮廓提取问题，从准确性和处理速度两个不同角度，提出一种具有高噪声鲁棒性的改进型Chan-Vese主动轮廓模型和一种基于离散水平集表示的快速主动轮廓演进方案，保证了强噪声下边缘收敛的准确性，并大幅度提高了边缘分割速度。