双目立体视觉是计算机视觉的一个分支,双目立体视觉可以直接模仿人眼与人类视觉的立体感知过程,是计算机视觉研究的核心课题之一,近年来双目立体视觉正广泛地被应用于各个领域,如障碍物检测、虚拟现实、工业检测、机器人导航、航空航天等领域.本文以智能驾驶中的障碍物检测为应用背景,以双目传感器采集的图像为处理对象,通过对双目图像信息进行障碍物提取,为驾驶员或无人驾驶车辆提供潜在的障碍物信息,达到提前预警的目的.这一研究对智能驾驶系统和机器人导航的进一步开发是有很大的意义.本文对于基于双目立体视觉的V-视差法检测障碍物的算法的研究流程以及研究改进的内容主要包括：1.立体匹配,即生成视差图的过程.首先是对双目相机采集的图片进行极线校正本文中引入了一种无相机标定的立体图像对校正算法.对获得的满足极线约束的图像,本文提出了一种基于图像分割的自适应置信传播立体匹配算法,较准确的找出了左右图像的对应点,生成了较理想的视差图；2.障碍物检测.本文引入了基于V-视差法的障碍物检测算法,对于得到的V-视差图,提出了基于Hough检测的直线拟合算法,得到了V-视差图中的直线信息并通过视差相近理论确定了障碍物存在的大致区域,检测出障碍物并得出其深度信息.