双目立体视觉，是计算机视觉技术的重要分支，在多个工业领域存在广泛的应用空间，因此它迅速成为目前机器视觉的研究热点。双目立体匹配是双目立体视觉中最关键且最困难的一个环节，它的主要研究目标是利用摄像机拍摄两幅同一场景三维物体的图片，通过两幅图片的二维信息恢复出场景物体表面的三维几何信息。也是三维重建技术的重要依据。目前双目立体匹配的研究都是为了解决某个实际问题提出的，算法的适应能力较差，通用性不强，针对目前算法存在的问题，本文对双目立体匹配技术展开深入的研究工作，实现了基于区域的自适应窗口双目立体匹配系统。本文的算法主要分为三步：第一步采用基于平面模板的摄像机标定，通过非线性迭代得出摄像机的内外参数。第二步先对采集的图像进行预处理，包括Mean shift的图像过分割、Harris角点的提取和极线校正。根据基于区域的立体匹配算法理论框架，在进行初始匹配阶段，本文提出了一种基于区域的自适应窗口加权算法。根据图像的上下文信息，综合考虑区域内、区域间图像色彩空间，欧式空间的关系，结合区域遮挡，将匹配搜索像素的视差累积合理化，得到较好的初始视差结果。第三步用一种鲁棒的平面拟合方法对视差平面进行拟合以及精检，最后提出了基于像素的LBP算法的改进，并将它用于本文的基于区域的算法中以进行视差平面分配，最终得到优化的视差结果。在文章的实验部分，本文结合OpenCV和Visual C++对上述算法进行仿真实现，选取了两幅Middlebury大学提供的经典标准图像和本文采集的两幅图像进行实验，取得了比较好的效果，从而验证了算法的有效性。