目前，以传统航天器的在轨维护、废弃卫星清理、太空攻防等为目的的空间非合作目标捕获技术成为了空间机器人领域新的发展方向。非合作目标相对位姿测量技术作为空间非合作目标捕获的关键技术成为各国研究人员的研究热点。为了解决非合作目标相对位姿的测量问题，本文主要对基于立体视觉的非合作目标位姿测量问题进行了研究。本文首先建立了视觉测量系统的数学模型，并对摄像机非线性成像模型进行分析；重点描述了双目立体视觉系统的数学模型，完成了立体视觉图像校正和空间点的三维重建方法的研究。然后，提出了基于特征信息融合的非合作目标相对位姿测量方法，该方法以航天器自有的特征信息作为识别目标，解决了位姿测量中无合作标志器提供理想特征信息的问题。为了提高视觉系统的实时性和系统鲁棒性，本文采用特征轮廓和特征直线相结合的方法对非合作目标特征进行识别，可以保证识别效果的同时提高图像处理的速度；对直线和多边形识别算法进行改进，提高了视觉系统在目标发生遮挡情况下的鲁棒性。其次，为了实现非合作目标在运动情况下的相对位姿测量问题，提出结合卡尔曼滤波方法与PLK（Pyramid Lucas-Kanade optical flow）光流算法的非合作目标动态追踪方法。该方法采用PLK算法对强分界特征点进行动态追踪，将其输出作为系统观测值进行卡尔曼滤波最优状态估计，并将最优状态估计值作为对下一帧图像进行PLK追踪算法的初始值，可以有效的提高视觉系统的实时性。最后，搭建了视觉测量系统的实验平台，分别对本文提出的非合作目标位姿测量方法和非合作目标追踪方法的有效性进行了实验验证。实验结果表明：本文提出的方法测量精度较高、鲁棒性和实时性好，可以满足非合作目标捕获任务中非合作航天器的相对位姿测量和动态追踪要求。