计算机视觉作为计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支,在近三十多年以来有了突飞猛进的发展。而双目立体视觉又是计算机视觉中的一个极其重要的组成部分,双目立体视觉能够很好的模拟人的双眼对三维物体进行立体感知,在工业自动化生产和实际生活中的各个领域得到非常广泛的应用。双目立体视觉技术是一门综合性很强的技术,所涉及的知识包括光学、物理学、图像处理、计算机、人工智能和电子技术等多学科领域的内容。摄像机的标定和特征点匹配是双目立体视觉技术中的难点和关键点,本文针对这两个方面,主要的研究包含以下内容：(1)摄像机的标定摄像机标定是双目立体视觉技术得以应用的基石,也是计算机视觉领域中的关键技术之一。标定的目的是为了建立摄像机图像像素的位置和三维目标物体的位置之间的关系,最终确定摄像机的内参数和外参数。本文采用的方法为：编程实现对摄像机内部参数的在线标定和利用本质矩阵反解得到双目立体视觉系统摄像机的外部参数。(2)特征点匹配特征点匹配是后续三维重建等技术得以实现的基础,也是双目立体视觉系统技术中最困难的环节之一。匹配的目的是在图像对的左右图像上寻找到同名的点,并通过某种手段计算出视差。本文采用改进的Harris特征点检测算法,增强了对图像特征点的处理能力,结合编程得到特征点的亚像素级坐标,再用SIFT特征描述子对特征点进行描述,最后用基于Harris特征点和SIFT特征描述子的匹配算法,得到匹配后的视差图。文章最后对全文进行了总结,阐述了主要的研究成果,同时提出本课题中某些算法研究中的不足和有待进一步改进的地方。