在传统的农业中,除草剂的使用方式普遍为粗放式大面积喷洒,这样不仅造成了浪费,还造成了潜在的生态环境危害。为此,国内外提出了“精细农业”这个概念,在有杂草的区域喷洒药剂,而在无杂草的区域不喷洒。根据杂草分布区域实行定点喷洒,这样可显著地减少用药量。现在一些主要是针对杂草识别进行研究,所建立的杂草喷洒系统通过多个喷头覆盖作物、杂草区域来喷洒农药。本文在总结国内外相关研究的基础上,以小麦、棉花田的杂草为研究对象,主要针对杂草位置获取问题,基于双目立体视觉技术,在静态条件下对杂草定位技术进行了研究。并设计和开发了杂草的图像采集、预处理、特征提取和匹配软件系统。建立了适合本研究的双目立体视觉系统。该系统由两个平行配置的摄像机、图像采集卡、控制云台等组成。针对杂草在图像采集和数字化处理过程中的干扰噪声,在对图像进行特征提取之前先进行滤波预处理去噪。在杂草特征提取方面,选择杂草图像的边缘及角点作为下一步匹配的特征。针对常见的角点检测算子的缺点及立体匹配对角点的精度有较高要求,提出了一种改进的Harris算子,可使之检测到的角点达到亚像素级,并且受噪声影响较小,具有仿射不变性。针对摄像机标定问题,提出了一种新的先矫正图像后标定摄像机的标定方法。这种标定方法具有精度高,易操作、速度快等特点。研究了基于杂草边缘特征和角点特征的立体匹配方法。采用松弛迭代的匹配方法对边缘特征进行匹配。而对角点特征先采用区域匹配的方法进行初始匹配,通过初始匹配点计算基本矩阵,然后根据极线约束条件优化匹配结果,正确匹配率可达到92%。最后根据标定出的摄像机的内外参数及对应点的匹配结果获取视差计算杂草特征点的相对坐标,从而确定出杂草相对位置。本文所研究的杂草定位技术对实现除草剂的定点喷洒提供了理论支持,对基于计算机视觉的田间自动定点除草系统的开发具有一定的借鉴意义。