双目立体视觉是计算机视觉中的一个重要的研究领域,直接模拟人类双眼处理景物的方式,实现对三维信息的感知,即运用两个摄像机对同一景物从不同位置成像,进而从视差中恢复深度信息。双目立体视觉被广泛应用于智能机器人、生产自动化、医学等很多领域,双目立体视觉的研究不仅具有重要的理论意义,也有重要的实用价值。论文主要针对双目立体视觉中摄像机的标定及校正、特征提取、立体匹配和半稠密视差图等关键技术进行了研究,实现了二维图像的三维重建。运用棋盘标定算法实现了摄像机的标定,并对实验数据不稳定做了分析。总结了目前角点提取常用的几种方法,对其各自的优缺点进行了比较,选取了适应性较强的Harris角点特征提取。通过采用归一化零互相关系数度量特征点的相似性,进行初步的粗匹配,采用视差梯度约束、唯一性约束去除错误的匹配点,达到精确匹配的目的。改进了Jan Cech and Radim sara的种子生长法,生成半稠密视差图,通过实验数据表明改进后的算法在匹配的精度和速度方面都有显著的提高。我们在VC++6.0的开发环境下构建了软件实验系统和相应的硬件实验平台,通过对真实场景图像三维重建的数据结果分析,验证了论文实验设计及改进算法的有效性及合理性。