随着航天技术的飞速发展以及空间活动的不断增多,以卫星在轨装配、故障维修等为目的的空间目标在轨捕获技术已经成为航天技术领域重要的研究方向。空间非合作目标的运动参数估计与三维重建是空间目标在轨捕获技术领域的主要关键技术之一,具有重要研究价值与意义。本课题主要研究工作是基于双目立体相机的图像信息,实现对空间非合作目标的运动参数估计及三维重建。首先,构建了基于双目立体相机的三维点云获取系统。对相机成像模型进行描述并完成相机的标定;采用Triclops立体视觉库设计了初始三维点云的获取方案,通过对点云进行预处理和立体处理,获取目标的视差信息,并根据三角测量的方法计算出目标的深度信息,进而获取目标初始三维点云;研究了基于PCL的三维点云后处理方法,完成对目标点云去噪、拼接和采样。其次,利用由目标点云计算出的粗糙空间目标位姿作为输入,研究了一种基于无迹Kalman滤波器的运动参数估计算法,可以同时估计出空间目标平移与旋转的运动参数。包括质心的位移及速度、旋转角速度、惯性主轴的姿态以及目标的主惯量相对值。通过数值仿真结果表明,该方法对空间非合作目标运动参数的估计具有较高的鲁棒性及精度。然后,研究了一种提高空间非合作目标三维重建速度与准确性的方法。研究了基于二次栅格的点云简化算法,通过二次栅格对点云进行空间划分,采用k近邻搜索算法搜寻数据点的k近邻,进而计算出点云的法向量信息,根据法向量之间的夹角来进行点云的选择性采样,能够保留目标的几何特征,最后利用Power Crust算法对目标进行表面重建。针对空间目标中典型的喷嘴特征进行了仿真研究,验证该方法能够在去除点云中大量冗余数据的同时,保留模型表面的基本几何特征,实现对空间目标点云快速、准确的三维重建。最后,搭建了实验平台对空间非合作目标运动参数估计与三维重建算法进行实验验证。使用机械臂抓取卫星模型模拟其在空间中的运动,通过对不同视角下采集到的目标图像信息进行处理,最终获取目标的运动参数,并对获取到的卫星模型点云进行简化及三维重建,重塑其几何外形。对实验结果分析表明:本文的方法对空间非合作目标运动参数的估计具有较高的鲁棒性及精度,并能够实现目标点云快速、准确的三维重建。