基于视觉测量的航天器姿态估计被广泛用作自主会合和对接(ARVD)中接近操作的有效方法。 为了更有效地估计姿势参数,有必要在视频图像中实现高精度的对象定位。 但是,要同时满足多个对象的定位精度和实时性要求,存在一些困难。 本文提出了一种用于合作航天器多目标检测,识别和向ARVD定位的高精度实时算法。 首先,通过对视频图像的降噪和特征分析,提出了一种基于阈值优化的自适应阈值分割的目标检测方法,该阈值优化具有类别间和类别间的差异。 然后通过自组织聚类提出了一种多目标识别算法。 提出了一种基于双线性插值的高精度多目标定位算法,可以实现亚像素精度的目标质心估计。 一系列实验结果表明,所提出的算法在120 m以内可以实现100%的出色目标检测精度,在0.3-150 m的距离上可以实现0.004-0.43像素的高精度目标定位,并且具有抗干扰能力强和平均实时运行时间为22毫秒,从而为进一步的工程测试奠定了良好的基础。