本文主要研究了与计算机视觉相关的两方面技术:摄像机定标技术与基于单视图像的测量技术。基于平面模板的摄像机定标算法在摄像机定标技术中占有重要定位。这种算法通常要涉及到模板的识别与匹配。对于常用的棋盘格模板,传统方法通过人机交互的方式实现模板识别,由于存在人工的参与,降低了定标效率。针对这一问题,本文提出了基于SUSAN和Hough变换的自动识别算法。第一步,根据棋盘格内角点周围象素的灰度特征,设计了一种基于SUSAN的检测算子,以获取初始棋盘内角点;第二步,利用消隐点约束和Hough变换获取棋盘栅格线;第三步,根据棋盘格模板的点线特征实现棋盘格模板的自动识别,建立模板数据与图像数据之间的联系;最后计算出摄像机的内外参数。实验结果表明这种算法对于棋盘格模板具有较高的识别率和精度。与传统方式相比,该方法减少了定标过程中所用的时间,尤其适合利用多幅棋盘格模板图像对摄像机进行自动化定标。近年来,基于图像的测量技术在计算机视觉领域引起了广泛的关注。单视测量技术就是其中一种重要的方法。一种常用的单视测量方法是通过获取图像平面与空间场景平面(参考平面)之间的单应性矩阵实现对该平面上几何量的测量。本文在此基础上,利用垂直方向的消隐点对摄像机进行弱定标得到投影矩阵,实现了垂直高度的测量。模拟实验与真实图像测试结果表明该算法具有较好的测量精度,适用于结构化场景的测量。