在陆地资源日益消耗的过程中,海洋资源逐渐步入人们的眼球,海面的安全问题也成为了热门话题。机器视觉源于上世纪四五十年代,发展到现在,已经从最初的二维平面研究扩展到三维立体研究。而双目视觉正是机器视觉从二维图像分析三维信息分支中的重要组成部分,已经广泛应用于目标的检测、测量以及跟踪导航等领域。给机器人加上了双目系统,就好像给其加上了眼睛,从而可以代替人完成一些特殊的任务。本文主要基于双目视觉的视差理论,采用三角测量的方式,对海面目标进行测量与分析。本文主要就无人水面艇的视觉系统进行研究,结合立体视觉的相关知识,建立了一套适合于无人水面艇目标测量的视觉系统。主要利用Matlab与Open CV相结合的方法,通过Matlab进行标定精度的优化等一系列的计算,通过OpenCV软件库进行软件的调试与编写。根据海面环境的特殊性,本文对采集的目标图像进行特定的预处理,提出了将海面图像分割滤波的方法。并针对无人水面艇的运动速度快,采集目标图像失真等问题,进行相应的运动滤波的图像恢复处理。在双目标定方面,采用Matlab与Open CV相结合的标定方法,对张正友标定法进行Fast角点检测优化,提高了标定的效率。通过基于Matlab的标定方法,对双目相机进行预标定,获得较高精度的相机参数。再通过Open CV的优化的张正友标定,进行海面测量的实时标定处理。在进行目标匹配之前,根据海面图像的特殊性,对匹配过的相机所采集的海面图像进行海天线位置的判定,通过左右两幅图片间的夹角大小来判定矫正后采集图像的好坏。一方面增加了整个系统结构的可靠性,另一方面也提高了实验的精度。本文主要运用了半全局的匹配方法,对其的进行视差优化,特别的对8连通图像进行分析与计算。先对采集的目标图像进行双目匹配,获得的视差通过中值滤波的方式进行优化,最终获得较为理想的双目视差信息。最终为了获得目标的距离等信息,通过目标的视差值和相机的相关参数,进行目标距离的测量。该系统对水面目标进行实际的测量计算,具有较好的准确性和鲁棒性。