双目立体视觉是通过对同一目标的两幅图像提取、识别、匹配和解释,重建三维环境信息的过程。本文是采用一台摄像机通过移动拍摄空间某一场景的两幅图像,通过计算空间点在两幅图像中的视差,获得该点的三维坐标值。主要过程包括：图像获取、摄像机标定、图像预处理和特征提取、立体匹配以及三维重建。本文在分析和总结了国内外立体视觉研究的基础上,做了以下的几点改进： 1.摄像机标定方法。首先选取图像中心附近的角点做第一步标定,因其能满足二、三维图像坐标之间的近似线性关系,计算出投影矩阵,在此基础上计算内外参数；然后应用上一步的结果作为初值,进行迭代优化,利用优化模型求得摄像机的全部参数。 2.角点检测。采用由粗而精的步骤进行角点检测,有效地解决了传统边缘提取算法中,无法区分因为噪声产生的虚假边缘点问题。利用Harris算子提取出角点并从中获得各个角点梯度的信息,结合颜色码的使用保证提取出的角点的正确性。 3.立体匹配。采用一种基于顺序一致性约束的立体匹配算法。同时应用极线限制和双向匹配一致性确保两幅图像中的特征点的正确匹配,减少歧异性。