现代科学技术正迅速向微小、超精密领域发展,由微米级、亚微米级进入到纳米级阶段。随着微纳制造、微电子、生物医学工程等技术的高速发展,对微运动测量技术提出了更高的要求。研制高精度的新测量手段已经成为微纳制造及生物医学等技术发展的迫切需要。计算机微视觉方法以其柔性、快速、非接触、精确、自动化程度高等特点,在精密测量领域受到了越来越高的重视。本文研究利用计算机微视觉方法进行高精度的微运动测量,主要研究内容如下：首先,深入研究计算机微视觉测量系统方案及硬件组成,系统分析了光源对成像质量的影响,讨论了计算机微视觉系统采集的图像信号和噪声的特性,并分析了减少微视觉图像噪声的主要方法。其次,针对光照变化、噪声及大位移量等严重影响基于计算机微视觉的微运动测量精度的问题,提出了三种高精度的鲁棒运动估计算法：(1)根据微视觉的成像模型,提出一种基于同态滤波的鲁棒多尺度微运动测量算法。首先采用同态滤波增强方法对显微视觉图像亮度不均匀进行了校正,并增强对比度,然后利用双权重函数,自动调节不同残差数据点的权重,去除残差过大的数据点,并采用多尺度金字塔由粗到精逐层迭代,精确地估计运动矢量。实验模拟表明提出的算法鲁棒性好,能有效地减弱在基于计算机微视觉的微运动测量中光照非一致分布的影响,同时减少噪声引起的界外值的干扰,提高了运动估计的精度。(2)根据基于图像结构的模型,提出一种用于光照变化和低信噪比条件下的基于单演相位的鲁棒运动估计算法。在该算法中,传统的亮度不变假设将被单演相位不变的假设所代替。单演信号是首个旋转不变的二维解析信号。通过单演信号,图像的多尺度局部相位能够以旋转不变的方式获得。由于单演相位包含了图像的结构信息,具有对光照变化及噪声干扰都非常鲁棒的优点,所以该方法结合多尺度金字塔迭代方法和鲁棒估计方法用于运动估计,进一步提高了光照变化和低信噪比条件下的运动估计精度。实验模拟验证了该算法的良好性能。(3)采用相关方法,设计一种基于单演曲率张量与数字图像相关的运动估计算法。在该算法中,先用单演曲率张量来提取图像的1维和2维结构信息,利用图像结构在光照变化下保持不变的优点,提高在光照不均匀条件下的运动估计精度。然后采用相关方法获得整像素的运动位移,在此基础上,将基于梯度的亚像素位移算法结合鲁棒估计方法,以减少噪声对运动估计精度的影响,并获得亚像素的位移矢量。实验模拟测试验证了该算法不但适于在光照不均匀和噪声环境下进行刚体的运动估计,也适于变形物体的位移场估计。最后,以精密定位平台为测量对象,采用提出的运动估计算法对其平移微运动和旋转微运动进行了测量,实验验证了本文所提出的理论和方法是可行的,有效地实现了在光照变化及噪声环境下的高精度运动估计。