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国内外研究现状和方法单目视觉法单目视觉测量是指仅利用一台摄像机采集图像，对物体的几何尺寸及物体在空间的位置、姿态等的测量。单目视觉主要是以透视几何理论为基础，利用拍摄的图像来计算出三维空间中被测集合参数的一种测量手段。采用机器视觉技术进行摄影测量首先要建立摄影成像模型，再以此模型为基础建立坐标系统，并确定不同坐标系间的变换关系。单目视觉法又可以分为聚焦法和离焦法：63717
(1)聚焦法：就是使摄像机相对于被测点处于聚焦位置，然后根据透镜成像公式可求得被测点相对于摄像机的距离[1]。摄像机偏离聚焦位置会带来测量误差，所以寻求精确的聚焦位置是关键所在。
(2)离焦法：这种方法不要求摄像机相对于被测点处于聚焦位置，而是根据标定出的离焦模型计算被测点相对于摄像机的距离。这就避免了由于寻求精确的聚焦位置而降低测量效率的问题，但离焦模型的准确标定是该方法的主要难点。
由于单目视觉法只采用一个摄像机，所以结构简单，相应的对摄像机的标定也较为简单，同时避免了双目视觉中立体匹配难的不足[2]。另外，单目视觉法处理的数据量较小，识别时间短，可以通过更换镜头在所需测量范围以及测量距离内测量靶标的空间位姿姿态，扩大测量系统的视场范围。
对于聚焦法，目前国内外比较常用的方法大概有三种。
1 点特征定位
点特征定位又称为PNP问题[5]，它是计算机视觉、摄影测量学乃至数学领域的一个经典问题。PNP问题是在1981年首先由Fischler和Bolles[6]提出的，即给定N个控制点的相对空间位置以及给定控制点与光心连线所形成的夹角，求出各个控制点到光心的距离，如图1.1所示。该问题主要被用来确定摄像机与目标物体之间的相对距离和姿态。
点的透视投影
经典的问题从本质上来说是非线性的，而且具有多解性。目前对PNP问题的研究主要包括两个方面：设计运算速度快、稳定的算法，来寻找PNP问题的所有解或部分解。对多解现象的研究。即找出在什么条件下有1个、2个、3个或者4个解。
PNP问题的研究集中在对P3P问题、P4P问题、P5P问题的研究上。这是因为如果仅使用两个特征点即P2P问题有无限组解，其物理意义是仅有两个点不能确定两点在摄像机坐标系下的位置。而特征点的个数应该大于五，PNP问题变成了经典的DLT问题，是可以线性求解的。目前，人们对P3P、P4P 问题已研究的比较清楚，并有如下结论：P3P 问题最多有4个解，且解的上限可以达到，对于P4P问题，当4个控制点共面时，问题有唯一解，当4个控制点不共面时，问题最多可能有5个解，且解的上限可以达到。对于P5P问题，当5个控制点中任意3点不共线时，则P5P问题最多可能有两个解，且解的上限可以达到。
2 直线特征定位
当前，基于模型单目视觉定位的模型特征分为点、直线与高级几何特征等几类。相对来说，目前对于基于点特征的单目视觉定位方法研究较多，对于基于直线特征的单目视觉定位方法的研究还比较少。在某些特定的环境中，采用直线特征进行定位比采用点特征进行定位具有一定的优势。直线特征的优势表现在以下几方面：首先，自然环境的图像包含很多的直线特征。其次，在图像上直线特征比点特征的提取精度更高。最后，直线特征抗遮挡能力比较强。同时相对于更高级的几何特征，直线特征也具有优势，具体表现在以下几方面：首先，在周围自然环境的图像中，直线比其他的高级几何特征更常见，同时也更容易提取。其次，直线的数学表达式更简单，处理起来效率更高。因此综合来看，在某些方面采用直线特征进行视觉定位具有其它特征所不具有的一些优势，在实现高精度、实时自主定位方面有着广泛的应用前景。