X射线成像具有穿透物体并能看到物体内部结构,已广泛应用于机场、车站等安检行业。但由于其透视图像是二维的,无法区分不同层次的结构信息,也不能对各物体进行定位,可能会因为遮挡存在安全隐患。现有的CT和CL成像方法,可通过重建获取图像不同深度信息,但是计算复杂,成像时间长,而且成本昂贵,无法满足安检的在线检测需求。针对上述问题,本文结合双目立体视觉相关知识,开展了双视角X射线三维立体成像方法研究。针对X射线图像特征提取和匹配困难问题,分析了传统特征匹配算法在提取特征点中的不足,研究了一种基于立体匹配技术的X射线分层成像算法。利用双目立体视觉原理,结合双视角图像灰度信息对物体进行分割,在一定程度上优化了图像匹配困难的问题。为了提高图像的匹配率,用分割结果的属性相似度进行匹配,再根据匹配结果结合视差进行分层重建,实现了对物体不同深度的识别;但考虑图像的分割结果受图像自身和灰度影响较大,尤其是灰度相近的物体会因无法有效分割而影响重建效果,针对该问题,本文结合图像配准理论,研究了基于标志物的视场转换算法,通过预先设置标志物,计算两视角的视场转换模型,并根据视场转换模型后的特征点对两视角下图像做匹配,最终对物体进行三维显示,实现对目标物的准确识别。实验结果表明,本文所提出的算法能够有效的对盲区图像识别,提高了被遮挡物体的可识别性,而且不需要对物体进行多角度扫描,在一定程度上减少了成像时间。