计算机双目立体视觉是立体视觉技术中的一个研究热点，利用摄像机从不同角度拍摄物体所得的图像，就可以恢复出物体的三维空间结构信息，而三维空间结构信息数据是三维物体重建的依据。本文基于计算机双目立体视觉技术，研究从人脸图像获取人脸的三维信息问题，这一问题涉及到图像的预处理，特征点的提取和特征匹配技术的研究分析。本文的主要研究工作如下：1、研究图像预处理技术，包括灰度处理、图像去噪和图像锐化增强技术。灰度处理采用直方图均衡化方法；图像去噪采用邻域平均法平滑去噪和小波阈值去噪算法，深入研究小波阈值去噪算法，并对Visushrink、Bayesshrink和SUREshrink阈值去噪方法进行比较分析实验；模糊图像采用图像锐化增强技术拉普拉斯掩模锐化法。2、基于边缘的特征点提取。提出一种新的边缘检测方法，即首先采用自适应小波提升变换，通过行列变换对图像进行多尺度分解，然后使用小波模最大值算法和Canny算子分别对高低频分量提取边缘信息，从而提取出图像边缘。比较分析Canny算子、基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法、小波检测方法、传统小波分解方法和本文提出的边缘检测算法，采用本文提出的方法对人脸图像进行边缘检测，并且采用小波方法提取出人脸图像的特征点。3、图像特征匹配。针对提取出的特征点进行人脸图像特征匹配研究分析，通过选择合适的匹配测度函数和分层匹配策略，采用基于小波金字塔的特征点匹配方法对人脸图像进行特征匹配，得到准确的人脸匹配效果图。