随着科技的飞速发展,定位技术成为工业界和学术界的热点问题。在室外环境中,基于GPS的定位技术已经成熟。然而,GPS信号在室内场景中受到墙壁、行人等遮挡物的干扰比较严重,不适用于室内定位技术中。基于Wi Fi的室内定位系统需要经常更新数据库,后期维护成本高;基于激光雷达的室内定位系统建立数据库难度较大。而由于智能手机的普及,近年来兴起了基于视觉的室内定位系统,其成本低且定位效果好,便于推广。本文通过总结几种室内定位技术的原理和特点,分析了研究视觉定位技术的目的和意义,阐述了近年来室内定位技术和视觉定位技术的国内外研究现状。对视觉定位系统进行理论分析并取得如下创新性成果:针对现有视觉定位系统在数据库信息量较大时,基于图像匹配的图像检索算法复杂度高的问题,提出了一种基于图像分类的快速图像检索算法。采用了一种基于分块的图像视觉直方图构建方法,提高图像表达的准确度,并用支持向量机算法对基于分块的图像视觉直方图进行有监督训练得到分类器,在线阶段对用户图像进行分类,并在该类对应的小范围内进行图像匹配。实验结果表明,本文提出的算法有效提高了分类的准确度并降低了图像检索算法复杂度,可以提高定位系统的时间性能。针对现有的基本矩阵求解算法鲁棒性差,不适用于复杂多变的室内环境的问题,本文提出了一种基于像素阈值的改进八点法,用于基本矩阵的求解。该方法引入像素距离作为八点法中新的选取八对匹配特征点的标准,剔除了由环境改变引起像素畸变的匹配点。实验结果表明,在视觉定位系统中采用基于像素阈值的改进八点法进行基本矩阵的求解,能够明显降低求解基本矩阵的误差,提高定位系统的定位精度。