双目视觉技术对运动目标进行跟踪并对跟踪目标的相关特征值实时测量是当前计算机视觉领域研究的热点问题,同时也是服务型机器人实现智能化的重要技术保障。文中围绕双目立体视觉系统的相机标定技术、立体匹配算法、运动目标检测、运动目标跟踪及长轴特征值求取等问题展开研究。主要工作包括以下几个方面:首先,对双目立体视觉系统中的标定问题展开研究,采用了经典的张正友标定法进行标定,获得相机内外参数。通过测距实验,验证双目视觉系统标定参数的准确性。同时,分析了立体匹配的一般步骤,对BM局部立体匹配算法和SGBM半全局立体匹配算法进行实验对比,利用匹配效果及计算复杂度较低的SGBM立体匹配算法来获取视差图。其次,为解决场景中的噪声等干扰因素对相机采集到的图像质量的影响,文中对多尺度Retinex算法及快速非局部均值滤波算法进行分析,通过实验对比,采用滤波效果较好的多尺度Retinex算法作为文中的滤波算法。同时,文中对基于ViBe的背景减除法进行了改进研究,将Sobel边缘检测的三帧差分算法与ViBe背景减除法相结合,提高了在相机抖动及光照突变等干扰背景环境下,前景目标检测的完整性。再次,对Camshift跟踪算法的原理进行分析,针对该方法需手动标定初始搜索框,无法完成自动跟踪的不足,文中在Camshift算法的基础上,结合改进的ViBe背景差分法,实现对运动目标的自动跟踪。同时,对跟踪目标的长轴特征值求取过程进行详细叙述。最后,通过实验,实现了双目视觉系统的运动跟踪及实时特征值测量的功能,跟踪效果及测量误差范围达到要求,可为后续服务型机器人功能的开发提供技术应用。