近年来,立体视觉技术的发展令人瞩目,其中应用最广泛的当属双目立体视觉。通过两个不同角度摄像机拍摄同一个场景,获得两幅具有视差的图像,最终利用视差信息还原三维信息,这个过程便是双目立体视觉技术。它在诸如工业检测、汽车导航、非接触测距、虚拟视觉等领域都有着重要的作用。医疗领域中也经常会看到双目视觉的应用,比如手术导航、体内造影等。将双目视觉和3D显示相结合,通过采集手术显微镜双目图像并进行处理,然后通过高清3D显示展现给医生的技术称为立体显微手术。双目视觉技术应用到显微手术中时与传统的双目视觉原理相同,但是需要兼顾精度和速度。本文以此为出发点展开研究,对双目视觉的基本原理做了详细的阐述,从摄像机成像原理到三角测量原理再到立体匹配技术,其中立体匹配是双目视觉的核心。针对显微手术对精度和速度都有较高要求的特点,选择了匹配时间相对较少的局部算法中的精度较高自适应支持权重算法,然后通过改变其只根据图像本身特性来分配权重的不足之处,从精度方面对其做了优化,并通过实验确定了改进算法中引入的参数值。为了进一步提高遮挡区域的匹配精度,在算法中加入了左右一致性校验和中值滤波的步骤。接着,针对算法运行速度,利用GPU平台的并行计算能力对代价计算和代价聚合部分进行了并行化设计。对Middlebury平台上提供的标准图像对进行了测试,结果表明,改进算法在精度上比原算法提高了10%以上,同时,并行处理对算法运行速度也有很大的提高,对立体显微手术系统具有一定的适用性。针对拟定的立体显微手术系统方案,完成了双目视觉部分的平台搭建,并基于OpenCV和VS2010完成了软件编写,实现了对现实场景的图像采集到3D显示的整个过程,实验结果表明,标定的结果具有较高准确性,并且3D显示的立体效果不错。最后利用所提出的改进算法完成了深度信息提取,并对物体的深度进行了抽样比对,结果表明大部分区域的深度信息误差都比较小,验证了系统的可靠性。