在基于人工路标的室内视觉定位中,由于视觉传感器位置的变化,人工路标图像发生旋转或扭曲,影响定位的精度。同时,环境等因素也会影响图像的处理和定位结果。如何对人工路标图像进行预处理,使其满足后续图像处理的要求,如何提高定位算法的准确性和鲁棒性是一个极具挑战的问题。为了减少环境对人工路标图像的影响,本文用一种彩色图像的增强方法,将彩色图像分割成RGB三个通道后分别进行处理后再合并,增强人工路标与背景的对比度,有利于进行边缘检测。同时本文还利用伪轮廓和伪角点的滤除算法,在属性提取前去除残缺轮廓与伪角点,提高定位的速度。根据人工路标中图块间的拓扑关系,本文提出人工路标拓扑模式,并给出其构建与识别方法。其中,人工路标拓扑模式由图块的颜色、形状种类数,每个图块的颜色、形状以及图块间的拓扑关系组成,它对于人工路标图像的旋转或变形具有一定的鲁棒性。视觉定位算法是预先存储人工路标模式与位置坐标的对应关系,通过对人工路标模式的识别实现定位。本文根据人工路标拓扑模式的构建方法,基于结构模式识别提出了人工路标拓扑模式的匹配算法,提高了定位的准确度与速度。在本文中,设计的人工路标由4个彩色几何图块组成,并且每个图块有6种形状、4种颜色,实验结果表明所给出的基于人工路标拓扑模式的单目视觉定位方法中图块属性计算准确,模式构建及识别方法可行、可靠,整个视觉定位算法的准确性较高,速度较快,精度高,能够满足室内单目视觉定位要求。