视觉测量系统中存在着大量的优化问题，这些优化问题的求解对提高和改善测量精度有重要意义。本文主要针对摄像机标定和特征点三维坐标计算中的优化问题进行深入研究。本文研究了计算机视觉中常见的优化方法，分析了各方法的优缺点。在分析现有的摄像机模型基础上，采用带有畸变参数的非线性摄像机成像模型，建立了用于摄像机标定的优化模型，设计了该模型的迭代优化求解方法。该方法建立在两步法理论基础上，首先在不考虑畸变的情况下，线性估计摄像机内外参数初值，然后通过非线性优化方法分步求解畸变系数初值，并对内外参数进行优化，最后得到全部摄像机参数。本文采用非线性求解方法对特征点三维坐标进行求解。针对特征点三维坐标计算中同名像点所在射线不能交于一点的问题，建立以重投影误差最小为原则的优化模型，设计了该模型的迭代优化求解方法。在摄像机标定的基础上得到特征点三维坐标的线性初始估计值，然后，根据光束法平差的思想，将摄像机参数和特征点三维坐标进行整体迭代优化。通过叶片实验、工艺雕塑实验、以及汽车工件实验验证了优化方法在求解上述优化问题是正确可行的，并能够有效的提高测量精度。