消防侦察机器人可以代替救援人员进入易燃、易爆、有毒、浓烟、缺氧等危险事故现场,是减少救援人员伤亡的有效途径。其上搭载的摄像机是获得外界信息的主要来源之一,通过对所拍摄的图像进行分析,可以加快事故现场的救援工作。而现有分析手段大多数是由人工完成的,这不仅浪费了宝贵的人力,也无法快速提取到图像中提供的关键信息。而红外热像仪和可见光摄像机组成双目视觉系统,不仅可以充分利用可见光摄像机提供的色彩信息,还可以有效的利用红外热像仪提供的热辐射信息。基于此,本文利用红外热像仪和可见光摄像机搭建了异源双目视觉系统,并对图像分割、视差匹配和立体视觉进行了研究,主要工作如下:1.分析了传统Otsu对热辐射图像分割的不足,并利用热辐射图像直方图的概率分布,提出了一种基于高斯分布的Otsu阈值分割方法。该方法首先对热辐射直方图进行一维高斯曲线拟合,通过判断拟合曲线的好坏,决定采取的分割行为。该方法不仅解决了传统Otsu对单峰直方图的误分割,并且能够在多目标遮挡时进行有效分割。2.分析了常用视差匹配算法对本文视觉系统的不适用性,并利用目标在热辐射图像和可见光图像上呈现的轮廓特性,提出了一种基于snake模型的视差匹配方法。该方法将热辐射图像分割得到的二值图像作为输入,提取目标轮廓作为模板,在一定视差范围内遍历由可见光图像卷积运算得到的梯度图像,并利用snake模型的图像力能量函数,找到目标在可见光图像上的坐标。实验证明,该方法可以在复杂的背景下匹配到目标在可见光图像上的坐标。3.根据系统需求,对现有的摄像机标定方法进行分析,选用了适用于本系统的张正友标定法进行立体标定,并且制作了可同时标定红外热像仪和可见光摄像机的棋盘格标靶。实验证明,利用该标靶标定得到的摄像机内、外参数可用于目标定位。最后,为了简化视差匹配算法的设计,本文利用Bouguet算法对热辐射、可见光图像进行了立体校正,得到了行对准的输出图像。