随着人类科技的发展,立体视觉技术在现代生活中扮演的角色越来越重要。应用的领域包括机器人视觉,物体检测,虚拟现实技术,场景漫游,三维重建,航空航天等等,对该领域的研究也成为了计算机视觉学科中重要的组成部分。本文重点介绍了立体视觉中的立体匹配技术,研究了与其相关的摄像机标定和极线几何理论,介绍了立体匹配中常见的噪声类型及其处理方法,讨论了视差图的计算过程和分类,并介绍了立体匹配算法的研究现状,分析了不同匹配窗口大小对匹配算法的效率和匹配效果的影响。本文提出了一种立体视频中的混合立体匹配方法,该算法将基于特征的匹配算法和基于区域的匹配算法结合了起来,在效率和匹配效果上都有很高的提升。该技术可以实现实时的检测效率和很好的检测效果。论文结尾部分给出了与其他类型的特征检测算法的对比分析。本文针对该算法效率的提升做了研究,提出了一种基于多线程的计算模型。该模型根据区域匹配的自身特征,按照化整为零的思路,利用多线程进行问题的解决。最终经过试验,匹配效率提升了至少50%。本文还利用VC2010和OpenCV库进行了立体视频匹配算法和立体匹配算法效率提升方法的实现,利用动态链接库技术将检测算法模块化,提升了算法应用的灵活性。本文还开发了用于视差图视频提取的实验平台,可以利用立体视频直接生成视差图视频,提升了立体视频处理工作的效率。