基于图像的测距技术是计算机视觉研究领域的一个重要研究课题,它在三维重建、机器人学和场景理解学等方面得到应用,特别是近年来在车辆防碰撞系统中被广泛应用。本课题围绕定焦平移序列图像的测距技术从四个方面开展了较为深入的研究。首先,通过matlab标定工具箱对定焦相机的内外参数进行了标定,结合定焦相机的特点,对标定的结果进行了考察,分析了定焦图像测距所需要的相机内外参数,并对所采集的定焦图像进行畸变校正等预处理。其次,研究了传统的SIFT匹配算法,并对传统的SIFT算子进行了降维处理,降低了算法的计算复杂度与计算时间,在此基础上研究了改进的SIFT匹配算法。先运用定焦图像的几何约束特性去除少量误匹配点,得到少部分理想的匹配点,再分析了理想匹配点的尺度分布情况及SIFI特征属性,研究了基于SIFT特征属性的误匹配去除算法,获得了大部分的理想匹配点。通过实验证明,改进的SIFT匹配算法很好的去除了误匹配点,极大地提高了匹配的准确度,为接下来的定焦平移序列图像的测距技术研究奠定了基础。再次,研究了定焦平移序列图像的测距技术,阐述了定焦测距技术的原理,并进行了简单的测距实验,实验结果表明定焦测距技术不仅仅结构和算法简单,而且测距误差小。最后,将定焦平移序列图像的测距技术应用在汽车防碰撞中,并进行了测距实验,实验结果显示这种测距方法可以有效的提高汽车驾驶的安全性。