双目立体视觉是利用双目摄像机模拟人的视觉系统，从两个不同的位置同时获取被测目标区域的两幅背景图像，通过两幅背景图像中目标的视差关系实现目标三维信息的还原。双目立体视觉测量系统具有结构简单，测量范围大，测量精度高等诸多优势，非常适合于超大视场中目标点的三维定位研究。　　针对野外大视场、远距离、特征相同的多物体定位的实际需求，搭建了基于双目立体视觉原理的三维坐标测量系统。为了实现对特征相同的多物体的高精度定位，首先需要对双目相机中特征相同的多物体同名点进行正确匹配，然后利用标定模型解算三维坐标，最终才能实现对特征相同的多物体的定位。由于三维标定解算模型已经较为完善，而且标定解算精度较高。因此，本文最主要解决的是双目立体视觉中特征相同的多物体同名点的立体匹配问题。该方法可应用于炮兵齐射模式下弹落点成绩的自动评估系统中。　　针对“双目立体视觉中特征相同的多物体同名点立体匹配”这一关键问题，本人主要做了如下研究工作：　　1.分析了多物体同名点立体匹配原理。分别阐述了ASIFT算法，RANSAC算法，极线约束，仿射约束，Delaunay三角剖分的原理以及方法。　　2.在前人的基础上，改进了“基于GPS时间帧同步与极线约束相结合的特征一致的多物体同名点的匹配方法”。新方法在基于GPS时间帧同步的基础上，将极线约束和仿射约束相结合，通过搜索极线约束与仿射约束交叠区域内目标点的方法来实现多物体同名点的匹配。经室外实验验证，特征相同的多物体同名点匹配的正确率提升约15％～20%。　　3.提出了基于Delaunay三角和仿射约束的多物体同名点立体匹配方法。进行了两组室外实验验证，结果表明，该方法对特征相同的多物体同名点实现了快速而且高精度的匹配，较好的解决了超大三维空间中，弧形坡面上随机出现的特征相同的多物体同名点匹配问题。