拉索是索系桥梁结构的关键传力构件,准确测量其索力是评价桥梁力学性能及安全状态的前提。现有索力测量方法多为接触式传感器测量,其测量结果可靠,但存在仪器安装困难、费用较高、引入附加质量等不足。本文依托国家自然科学基金项目“影像轮廓线叠差分析获取桥梁全息变形及结构状态演绎方法探索（51778094）”为依托,探索利用拉索结构的微振动视频和静态图像分析识别拉索索力,通过编写可操作的GUI程序,最终实现非接触、远距离、高效率、低成本的索力测量。研究拍摄倾角、拍摄距离等参数对视域大小及影像采样精度的影响,推导了图幅中任意像素特有比例因子计算公式。提出了两种针对拉索影像数据的降噪方法,凸显了影像中拉索结构信息并弱化背景环境。基于矩阵相关性理论提出目标对象定位算法,为提高计算效率与精度,提出逐渐减小匹配步长、压缩匹配区域的分层优化算法,在处理高分辨率图像时能节省耗时95%以上。对整像素最佳匹配点邻域内的相关系数做二次曲面拟合,追踪曲面峰值点坐标,实现了亚像素级别的定位计算。针对拉索微振动视频特性,利用拉索振动幅值先验知识,减小定位计算搜索区域,能有效节省计算耗时。提出基于自然纹理的多目标追踪定位算法,能同时获取拉索上任意多个测点的位移时程向量,并根据频率法计算索力。开展基于拉索振动视频的索力识别实验,验证了本文方法可准确测得拉索的前四阶频率;利用第一阶频率、第三阶频率计算索力精度更高,与实测索力相差在2.0%以内。通过编写的GUI程序对拉索振动视频分析,能实时获取拉索上多测点的振动位移时程、频率分析结果以及索力值。仅考虑拉索自重与轴向张力,推导了拉索垂度与索力的理论关系,定义并研究了拉索节段长度系数、位置偏移系数,以及其对索力计算精度的影响。将拉索静态图像沿跨度方向均匀划分为多个计算单元,利用拉索任意位置处切线角唯一性,实现了多视域的拉索全息形态曲线拼接。开展了基于拉索全息形态的索力识别实验,结果表明:节段长度系数越大,测量精度越高,当拉索长度系数大于0.85时,索力测量误差最大为5.53%;当单视域不能高精度采集较长拉索影像时,推荐采用多视域拼接的索力测量方法,能有效提高索力测量精度。