随着当今计算机科学技术的高速发展,计算机视觉已成为工业、生活、军事等领域不可或缺的一部分。双目立体视觉作为计算机视觉的一个重要组成部分,模拟人类视觉系统,由两个不同视角拍摄同一场景,通过结合图像视差信息与三角测距原理来获取空间点三维信息。这项技术适应性强、实用性广泛、成本造价具备一定优势,已成为三维重建领域中一个重要的技术手段。针对如何有效的提高摄像机标定、立体匹配的精度,从而提高三维重建的效率,结合查阅相关文献与资料,本文主要对以下几方面工作进行了研究:首先,分析了经典的张正友平面标定方法,并给出了一种基于等腰直角三角形标定模板的摄像机标定方法,标定板制作简单,且不需要已知三角形边长,利用改进的Harris角点检测方法自动提取三角形顶点,标定模板可在摄相机视野内任意移动和旋转。然后利用上述两种方法分别对摄像机进行了标定实验及分析。其次,对图像灰度变换、图像滤波、直方图增强等图像预处理技术进行了分析及实验对比,并利用中值滤波技术对噪声图像进行处理,为后续工作打下基础。再次,针对现有立体匹配算法存在的在弱纹理区域、视差不连续区域以及图像边缘区域匹配精度不高等问题,给出了一种基于匹配代价结合的半全局立体匹配算法。可以根据不同图像特征自适应改变两部分的权值,更有效的发挥各部分的特点。并利用半全局算法对视差进行整体的优化和提取。得到了较高的匹配精度。最后,利用本文摄像机标定结果以及立体匹配结果并结合三角测距原理对已获取的图像对进行三维重建,获取视差图,并得到准确度较高的场景深度图。