视觉技术因为其非接触、低成本、易实现的优点，已经广泛应用于工业、医学、航空航天、农业等领域，同时随着计算机和图像处理硬件设备性价比的不断提升，它获得了更加深入的研究与应用。论文在分析国内外视觉技术研究现状与发展方向的基础上，主要研究了图像特征提取与匹配、摄像机标定、深度估计、目标物空间定位等单目视觉系统几个关键问题，并将这些理论用于航天器间交会对接过程中的位姿参数确定以及工业在线识别系统。由于图像特征提取和匹配是深度估计、3D重建等关键技术的基础，本文针对轮廓特征的提取，提出了一种适用于工业在线识别的快速轮廓特征提取方法；在图像特征匹配方面，本文在研究SIFT等三种局部特征匹配算法的基础上，结合形状上下文描述子，提出了一种改进形状上下文描述子并用于图像特征匹配，此算法特别适用于处理具有相似或对称目标物导致出现的误匹配，从而改善了图像特征匹配的效果。论文在分析研究Tsai两步标定法、Zhang基于移动平面模板标定方法以及无模型畸变图像校正算法的基础上，给出了一种基于交比不变性的分步线性标定算法，该方法避免了上述标定算法的非线性优化，只需采用线性标定方法，故可用于在线检测系统的快速标定。利用上述标定算法，在基于改进形状上下文的基础上，本文进一步给出了一种双焦单目视觉深度估计方法，解决了单目视觉条件下的目标深度估计问题，实验结果表明在深度不大的条件下可以满足精度要求，本方法特别适用于解决较小深度估计问题。单目视觉技术可用于空间目标物的定位，即确定摄像机坐标系与物体坐标系相对位姿关系。本文针对单目视觉下的具有人工标志和无人工标志的图像目标物的定位问题作了深入研究。首先分析了具有人工标志的单幅、两幅和多幅图像的目标物定位的算法，然后重点研究了无人工标志单幅图像的目标物定位问题，并提出两种算法。(1)是利用已知某一边长尺寸的平行四边形依据几何关系进行目标物的定位；(2)是基于共形几何代数建立基于特征点和特征直线融合的目标函数，并利用最优化算法得到相应的位姿参数。最后利用工业在线识别系统中的目标物进行了实验验证，结果表明所提出的单幅图像定位算法精度较高且实时性好。航天器交会对接时，首先需要确定两者间相对姿态参数。针对此问题，本文提出了基于单目视觉的3种航天器间相对位姿确定方法：(1)是在单目视觉深度估计算法的基础上给出了一种航天器间相对位姿参数的估计方法，本方法利用双焦成像算法确定航天器间相对位置，再利用相对位置确定航天器间相对姿态，最终获取相对位姿参数的解析解；(2)是在单目视觉基础上利用四元数测量方法，将系统配置的5个非共面特征光点分为两组，每组包括3个特征点，分别得到单目视觉的航天器相对位姿参数的方程组，结合两个方程组获得航天器间相对位置和姿态参数测量的解析解；(3)是采用单目视觉与激光测距仪混合系统，将单目视觉测量得到的六维位姿数据与激光测距仪高精度的测距数据融合，相比于前两种只采用单目视觉的估计方法，本方法可以进一步提高航天器间位姿参数的估计精度。单目视觉技术可以应用于工业在线识别系统中。本文详细阐述了条烟在线识别的硬件设计和软件实现的完整系统。在条烟图像处理部分的轮廓提取关键步骤中，针对图像内出现不同数量条烟的情况，本文提出一种“两步法”快速轮廓特征提取算法。第一步，利用全局阈值分割与Blob分析结合将条烟图像与皮带背景区别开，并利用最小矩形方法提取条烟矩形轮廓，此步骤粗略完成“单条”和“多条”条烟的轮廓提取；第二步，利用全局阈值分割、Blob分析与数学形态学相结合的方法进行轮廓提取的修正，以保证轮廓提取的精度。在条烟轮廓提取后需要进行特征提取以及图像识别。在准确提取条烟轮廓的基础上，提取轮廓内的颜色、纹理以及形状的图像特征，与之前建立的图像特征数据库相应的特征进行对比，计算匹配相似度完成特征匹配。烟草物流中心现场运行的良好情况验证了本文的条烟在线识别系统的稳定性、实用性。在此系统的基础上，利用第3章摄像机标定的算法，对条烟在线识别系统的单目相机进行标定。并利用条烟图像进行第4章无人工标志单幅图像定位算法的实验验证，在验证定位算法正确性的同时，也为利用单幅图像进行目标物定位的智能分拣系统提供有效方法。