三维姿态是描述空间目标的重要外部参数，在空间目标识别、视觉导航、航天器交会对接等领域都有广泛应用。光学测量是非接触的全场测量，具有抗干扰性强，设备简单，稳定可靠的优点，被广泛应用于空间目标的姿态测量。基于单目视觉的空间目标姿态光学测量已成为国内外的研究热点。　　目前常用的基于视觉的目标姿态测量方法，如四点透视求解姿态法、弱透视成像模型法、广义透视成像模型法以及直接线性变换法等，这些方法都需要选取至少3～4个控制点辅助测量，在近距离上的姿态求解效果较好，而在中远距离上因成像模糊控制点匹配困难导致姿态测量误差较大。针对上述问题，本文提出了一种基于傅里叶描述的轮廓特征匹配的姿态测量方法。研究的主要工作有：　　①分析了光学相机成像机理和OpenGL成像机理，并证明了在不考虑OpenGL视锥体剪切情况下二者成像机理的一致性，为 OpenGL仿真中远距离空间目标的精确位姿图像奠定了理论基础。然后采用OpenGL完成对3DS目标模型的读取，视锥体的控制，相机模拟观测点的控制，模型的旋转姿态控制等，进而得到空间目标具有指定姿态角的精确仿真图像。　　②介绍了常见的轮廓形状描述方法，并分析了在中远距离目标姿态测量应用中的可行性。本文提出了一种改进傅里叶描述子的轮廓匹配方法，不仅保留了旋转性，消去了平移性和尺度缩放性，同时具有不随轮廓起始点变化的特性，并在轮廓匹配中进行了仿真试验验证。　　③阐述了粒子滤波的基本思想，并将粒子滤波、卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波进行对比分析，说明了扩展卡尔曼滤波等在非线性滤波中的局限性。然后，在傅里叶描述子的轮廓特征匹配的基础上，提出了一种基于粒子滤波的姿态测量方法，并对粒子滤波中的状态转移，重采样，初始帧的处理等进行了详细分析。最后采用数字仿真数据和实物仿真数据对本文算法进行了试验验证，并与基于特征点匹配的姿态测量算法进行了效果对比，试验结果表明，本文提出的算法能够较精确的对中远距离空间目标进行三维姿态测量，并且测量精度优于传统的特征点匹配姿态测量法。