我国载人航天工程的发展要求对空间环境下人的动作习惯与身体条件进行分析。空间环境下人体测量学参数的获取是分析的数据基础。本文研究了无标记视觉方法获取人体测量学参数的关键技术。航天任务对测量设备的体积、功耗、操作的便捷性有着特殊的要求。本文的技术路线是利用双目相机对人体进行三维重建,进而获取人的身高、围度、占位空间、人体姿态等人体测量学参数。地面实验证明,本系统无需标记点,精度高、操作简便且体积、功耗小,能够满足航天需求。针对三维重建问题,本文分别研究了适用于动态与静态物体的三维重建方法。动态物体三维重建方法适用于运动的人体,采用双相机—单投影模式,投影仪投射红外随机光斑增加目标表面纹理,双相机采集单帧图像进行密集立体匹配,从而获取场景深度信息。静态物体三维重建方法同样采用双相机—单投影模式,但投影仪投射的是编码结构光,相机采集多帧图像进行解码与匹配。该方法精度明显高于单帧采集,适用于标准人体建模。完整的人体模型获取需要多角度采集,对多个角度的点云拼接涉及到相机位姿求解问题。本文讨论了两种点云拼接方法,包括基于点云特征的拼接方法和编码标记点辅助的拼接方法。通过仿真实验讨论了两种方法的精度,并且分析了其特点。实验结果表明,理想情况下两种方法都能够达到较高的精度。基于点云特征的拼接方法依赖于点云公共部分和初值,编码标记点辅助的方法需要设置特制标记点,但不需要初值,且标记点提取算法鲁棒性高。对于人体三维重建,点云的公共部分较小,需要通过编码标记点辅助。本文同时研究了由人体三维模型获取人体测量学参数的技术途径,并通过设计验证实验与对比实验对方法精度进行评价。身高与围度的测量直接与三维重建精度有关。实验通过对标准件进行三维重建验证精度。人体占位空间的计算采用主元素分析法构建最小外接立方体,与全局搜索方法对比误差在1%以内。人体姿态估计采用基于模型匹配的方式,给出了骨架驱动人体的数学模型,设计了与基于惯性传感器的姿态测量方法的对比实验。本文给出了无标记方法获取人体测量学参数的完整技术路径。随着算法和硬件系统的发展,人体测量的精度和实时性也将会有进一步的提升。不仅对于人因分析实验,在人机交互、虚拟现实等领域也会有更广泛的应用。