近些年来,随着信息时代的快速发展和科技技术的不断进步,人们对定位导航的位置服务需求变得越来越大。虽然全球定位系统GPS（Global Positioning System）和北斗等卫星导航系统能够在室外环境中提供较为精准的定位服务,但是当目标处于建筑群或者室内环境中,GNSS接收器接收到的信号质量较差,使其定位精度大幅度降低甚至会导致无法进行定位服务。近些年来,为了实现复杂室内环境下的定位服务,各种室内定位技术尤其是基于相机传感器的视觉定位技术得到了极大的发展。本文主要针对视觉定位技术在弱光照环境下定位不准确以及存在累计误差的问题,对视觉定位技术进行一定的的改进。本文首先简单介绍了视觉定位技术中比较常用的视觉里程计和视觉惯导里程计的系统结构,调研了国内外针对弱光照环境下的视觉定位处理方案及其发展,以及如何处理视觉定位系统出现累积误差的问题。在基于以上背景知识的了解后,详细分析了弱光照环境下视觉定位系统存在的视觉观测不足和视觉观测质量差等问题,例如特征点数量不足和特征点分布不均。对每种视觉观测情况进行分析建模,总结出弱光照环境对视觉定位系统产生影响的几种观测情况。为了解决弱光照环境下影响视觉观测的问题,提出了一种基于纹理信息得到特征区域后进行特征联合匹配的算法来提高视觉观测在弱光照环境下的稳定性和准确性,以此来提高视觉定位系统在弱光照环境下定位的精确度和鲁棒性。而针对视觉定位系统在长时间运行下出现累积误差产生轨迹漂移的问题,建立了图片地标离线库,用来消除系统定位的累积误差,保证定位系统能够长时间的输出全局一致的定位结果,这对于复杂环境下长时间的室内定位服务的发展提供了积极的推进作用。最后设计实验对本文所提出的改进算法与图片地标库的性能进行分析与测试,实验部分主要分为两部分,第一部分通过公共数据集对加入改进算法后的视觉定位系统进行精度评估,证明了改进算法对视觉定位系统在弱光照环境下能够有效的提高定位精度。实验的第二部分则是验证图片地标库的可行性与有效性,通过实时定位实验证明图片地标库能够有效消除长时间运行下的累积误差,能够提高视觉定位系统的整体精度。本文设计的视觉定位系统能够提高弱光照环境下室内定位的鲁棒性及准确性,能够为大型商场、地下车库等复杂室内环境提供良好的位置服务。