针对多线阵CCD相机应用于航空、航天等大型装备测量过程中普遍存在的视场遮挡问题, 提出一种基于正交柱面成像的单目坐标测量方法。该方法由一个正交柱面成像相机和一个光立体靶组成, 应用空间后方交会原理, 无需多相机交会即可完成测量。分析了正交柱面相机的测量原理和内参校准过程, 设计了光立体靶的结构参数和标定方法。重点研究了正交柱面相机与光立体靶之间的配合测量过程, 并推导了坐标解算的数学模型。最后在测量场距离相机 3 m的1 000 mm×1 000 mm×1 000 mm空间内, 在水平与竖直方向的距离测量精度优于0.4 mm, 深度方向的距离测量精度优于0.7 mm, 三维坐标测量误差小于0.5 mm。实验验证结果表明: 该方法有效, 可被灵活应用, 具有良好的测量精度。

为了研究航空数码影像的高精度定向，采用机载激光点云为虚拟地面控制点构建了航空影像与虚拟控制点的几何关系模型；一个地面点成像在多张数码影像上，为此基于所有同名光线交于一点的原理构建了自检校的几何模型和误差方程，构建并解算法方程获取到高精度定向数据。结果表明，此方法达到了无地面控制点的影像外方位元素自检校的预期结果。

为了提高遥感影像产品的定位精度, 研究了星敏感器主光轴和遥感相机主光轴交联角的在轨检校方法。利用高分辨率卫星遥感影像的严格成像模型, 将改进的非直接求解模型引入到遥感相机安装误差的标定中, 提出一种对遥感相机内外方位元素进行统一检校的方法, 实现了星上姿态确定系统和遥感相机之间系统误差的精确补偿。对来自遥感卫星的整轨遥感图像进行处理, 利用最优化模型确定遥感相机和星敏感器姿态关系矩阵, 进而检校出交联角。最后, 利用单像对地目标定位原理, 对检校精度进行了验证。实验结果表明, 校正后地面点经纬度方向平面位置RMS误差分别为9.31 m和9.28 m, 显示通过内外方位元素统一检校, 遥感图像的定位精度得到显著提高。

相机的标定包括相机的外参数和内参数,通过一定数量的控制点,标定出相机内外参数的过程又称空间后方交会。通过简单易理解的方法推导了共线方程,并引入罗德里格矩阵(Lodrigues Matrix)为旋转阵;通过尼康D70s相机、十字靶标、标尺、摩托车车架以及三点编码标记点为实验条件,以理想相机为前提运用解析法详细解算了相机外参数;最后通过介绍的空间后方交会的方法,相同环境下的一系列连续图片,逆推导出同一十字靶、标尺以及其他编码标记点中心圆心的物方坐标值,并输出了三维点云,与AICON软件的三维坐标作对比,验证了空间后方交会的方法的正确性。

针对头盔瞄准具精度鉴定系统设计要求，需要精确测量头盔瞄准具活动范围、最大视场角以及相对瞄准线的方位、俯仰、滚转偏差等参数。本文利用加装在座舱内的两个摄像机，获取到两个不同视角的头盔运动影像。采用角锥体法、空间后方交会算法以及基于外方位元素分解的姿态解算算法，推导出了头盔姿态解算的数学模型，实现基于单视角影像的头盔运动姿态测量；进一步对两组不同视角的头盔运动姿态数据进行融合处理，最终获得一组头盔运动姿态数据的最优解。

提出一种针对单相机、斜光轴测量条件下，基于摄影测量校正的二维数字图像相关法(DIC)。变形前，在被测物表面粘贴不少于3个控制点（圆形标志点），通过摄影测量技术得到控制点的三维坐标，利用控制点的三维坐标及其在图像上对应的二维坐标，通过空间后方交会法得到斜光轴相机的三维空间方位，拟合控制点的三维坐标得到控制面。变形过程中，对于数字图像匹配得到的每一个相关图像点，通过其投影射线与控制面相交得到其对应的三维点坐标。该方法不仅可以校正由于相机光轴倾斜引入的测量误差，而且可以直接、准确得到三维空间位移而不是像素级位移。通过与已有的三维DIC对比，该方法的位移测量精度优于0.04 mm，应变测量精度优于0.5%。

共线条件方程是近景摄影测量的核心。分析了基于共线条件方程的单像空间后方交会方法的两种数学模型的相互关系,并对两种模型法方程的病态性进行了分析比较。基于三个控制点的情况,对两种模型解算外方位元素的精度,以及控制点分布对模型的影响进行了仿真和分析,结果显示像方模型在解算精度和稳定性方面要优于物方模型。根据误差的协方差传递原理,提出了一种基于像方模型,依据测量精度要求对相机的分辨率和焦距等参数设计的方法。