双目立体视觉是计算机视觉的一个重要研究分支,它通过不同位置上的两台摄像机采集同一场景的两幅图像,对同一空间点在两幅图像中的投影点进行匹配,生成对应的视差图,通过视差与深度的关系,提取出真实视场中目标的三维深度信息。与传统的深度测量方式相比,双目立体视觉测距具有非接触性和被动性两个重要的优点。这些优点使其在航空航天、工业生产、军事对抗及机器人导航等领域得到了广泛的应用。本文的主要工作是研究基于视差原理的双目立体视觉测距技术,对其中的关键步骤立体匹配算法做重点研究。立体匹配算法一般可分为两大类:局部立体匹配算法和全局立体匹配算法。近年来,双目立体视觉方法虽然取得较大进展,但其中有些问题仍有待更好的解决。本文针对双目立体视觉中的摄像机标定、立体匹配、深度提取等方面重点展开了理论与实现技术的研究。主要工作和创新点如下:1.为了优化局部立体匹配算法中边缘处的匹配精度不足的问题,本文在固定窗口局部立体匹配算法的基础上,采用了一种可变窗口的局部立体匹配算法,算法以灰度信息作为匹配代价,利用图像边缘信息辅助构建动态匹配窗口,以削弱固定窗口的不利影响来获取更高质量的初始视差图。2.针对左右两幅图像存在遮挡区域导致误匹配的问题,本文通过对输入图像进行从左向右和从右向左的双向匹配得到的两幅视差图进行LRC遮挡检测,并为遮挡区域应用本文提出的遮挡区域填充算法,从而实现遮挡区域的误匹配修复过程,提高遮挡区域的匹配精度。最后,本文通过设计实验使用两个相同的USB摄像头搭建双目视觉测距硬件和软件平台,系统的完成了图像获取、摄像机标定、图像校准、立体匹配和深度信息提取五个步骤。实验结果和测量结果表明,基于LRC遮挡检测的可变窗口局部匹配算法提高了图像遮挡区域的匹配精度,同时整体的提高了视差图的匹配质量,深度信息提取较为准确,具有一定的实际应用价值。