随着智能设备的发展和人民生活水平的提高,人们对室内定位服务的需求越来越强烈。针对室内环境中全球定位系统(Global Positioning System,GPS)无法有效定位、WiFi(WIreless-FIdelity)、超宽带(Ultra Wideband,UWB)等室内定位技术存在基站布施、非视距等问题,利用手机摄像头的视觉定位方案近年来不断发展,本文开展了基于计算机视觉的室内定位关键技术研究。本文首先建立了视觉定位系统的框架,然后对系统中的涉及关键技术:图像检索和位姿估计进行了研究并改进了其算法,最后对本文的视觉定位方案进行了实验验证和分析。本文的研究工作集中在对现有视觉定位算法的改进,为后续的视觉定位研究提供了新的研究方法。具体的工作主要包括:1、在本文建立的视觉定位系统的基础上,针对传统全局特征描述符匹配中存在准确性和鲁棒性不足的问题,本文提出了改进的基于加权分块的HSV(Hue,Saturation,Value)颜色量化描述符的图像全局匹配算法。并在标准数据集上对改进算法进行了实验分析,改进算法可以实现更准确、更光照鲁棒性、更高效的图像匹配检索效果。2、针对传统八点法在求解基础矩阵时可能会因点对集中而求解失准的问题,本文提出了改进的八点算法求解基础矩阵,并通过实验对比了其与传统八点法求解基础矩阵的准确性和稳定性,验证了本文所提的改进算法对系统性能的提升作用。3、在PnP(Perspective-n-Point)位姿估计问题的基础上,本文提出了基于2D-3D特征点匹配的视觉定位方案。并在标准图像数据集上进行了该方案下的图像检索实验,对比分析了该方案与基于基础矩阵求解方案的性能,验证了该方案对视觉定位中的图像检索算法起到了优化作用,提高了检索效率。4、根据本文建立的两种视觉定位方案,本文建立了实验环境,通过实际的场景实验验证了本文视觉定位系统的可行性,最后对视觉定位系统的定位结果和定位误差进行了分析,并对两种视觉定位方案的定位性能进行了对比分析。