单目双焦立体视觉是计算机视觉新近发展的一个重要分支，与双目立体视觉不同，它只需一台摄像机或其它图像采集装置在定点拍摄场景。因为空间物点的深度信息与摄像系统的参数和物体所成像以及像的清晰度及模糊度有关，所以通过获取摄像机参数和物体像的相关信息并进行分析处理，可以计算出空间物点的深度信息。本文综合应用最新计算机视觉、计算机图形学、图像处理、三维立体模型重建等理论、技术和方法，研究基于单目立体视觉的非接触深度测量系统。单目双焦深度测量主要根据物体同一个特征点在不同焦距下所成两幅图像对的像点到主轴的矢量长度，再根据几何知识计算出对应物点到镜头的距离即物点深度。因此本文从单目双焦立体视觉测量理论基础、图像预处理和分割、变焦图像对的特征提取和匹配、基于面积的单目双焦深度测量等几个方面进行研究，工作重点是解决影响测量精度的关键技术，主要工作有以下几个方面：　　 1、全面的研究了立体图像对特征点的提取与匹配技术。本文从特征点匹配的基本原理出发，归纳和比较了各种典型的特征提取方法和立体匹配算法，对匹配问题的发展和研究现状作了总结和提炼。在SIFT的匹配算法的基础上，本文作了一些改进。通过逆向二次SIFT匹配，提高了匹配可靠性。　　 2、为了解决变焦拍摄图像时，摄像机需要频繁标定，并且随相机的平移、缩放和旋转，像点到主轴的距离测量误差偏大，影响测量精度和实时性等问题，本文提出了一种基于图像面积的不需标定主点坐标的测量方法，用图像的面积代替像点到主轴的距离，减少了相机频繁标定的繁琐环节，并且可减小测量误差，提高测量精度。