海洋蕴藏着丰富的资源,合理开发与利用海洋资源,不仅能解决大陆资源匮乏的问题,而且有利于人类长期生存与发展。视觉技术具有非接触性、精度高、信息量大等特点,成为近距离水下探测设备的重要组成部分,多配备于水下探测机器人。本论文以双目立体视觉的水下应用作为研究对象,将区域匹配算法改进应用在了水下环境中,主要做了以下研究工作:(1)本文首先从空气中摄像机的线性成像模型出发,分析了水下环境的摄像机成像模型;同时,介绍了陆上平行双目立体视觉的模型,并将折射因素考虑进来,重新推导了水下环境的三维定位模型;并介绍了双目立体匹配的约束关系、算法流程及分类。(2)针对水下图像立体匹配时不再满足空气中极线约束条件以及NCC算法处理水下图像计算量大等问题,提出一种基于最佳搜索域的水下图像区域匹配算法。首先对双目摄像机进行标定得到相关参数,并获取参考图和待匹配图;然后运用曲线极线约束计算出与空气中极线的最大偏离值,确定最佳搜索域;再用NCC进行匹配,将原来的线性搜索改为在最佳搜索域中进行多行搜索,提高匹配精度;并且应用盒滤波技术加速,提高匹配速度。实验结果表明,本文算法达到了特征匹配算法SIFT算法的匹配精度,可以应用在整幅图中进行稠密匹配,且运算速度比原有NCC匹配算法大大提高,成功将区域匹配算法应用于水下环境中。(3)针对摄像机防水玻璃罩厚度会使成像发生偏移影响匹配过程,以及区域匹配算法匹配时间慢的问题,提出一种基于曲线约束的多介质立体匹配算法。首先将防水玻璃罩的厚度考虑进来,推导出了适用范围更广的曲线极线,同时将区域匹配算法的搜索方式改为在该曲线极线上的搜索,成功将空气中的极线约束成功改进为水下的曲线极线约束。仿真实验表明,本文算法的匹配精度比SIFT、NCC算法分别提高3.2%、5.3%,匹配速度也有所提高。