随着处理器计算能力的发展以及数字图片处理技术的完善,作为一个多学科交叉领域,双目立体视觉已经成为计算机研究的热门领域。把双目立体视觉基础概念和理论方法作为出发点,将双目立体视觉广泛运用在空间几何尺寸的精确定位和测量,这样便产生出一种新的概念——视觉测量。其应用正逐渐渗透到航空航天、军事装备、生物医疗、目标识别、装备制造、工业测量和自动化控制等诸多领域。双目立体视觉测量的全过程包括摄像机标定、图像获取、图像的预处理、特征提取与匹配、深度信息提取等主要阶段。本文以双目立体视觉技术为基础,图像预处理、特征点提取、立体校正、立体匹配、深度信息提取等关键技术进行了理论和实验的研究,针对常用算法进行比较分析,并提出了符合实际应用的几点改进方法。本论文的主要工作内容如下:1、在现有算法的基础上,设计了一套适合本系统的图像预处理方法,去除掉在图像获取中携带的噪音和背景干扰信息,使目标物体的有用信息更加突出。本文描述了相机的成像模型、坐标系之间的转换关系、相机的内外参数,重点研究了张正友的棋盘格标定法,深入的学习了摄像机标定原理,并在实验条件许可的情况下选取精度较高且操作简便的张氏标定方法,完成了双目立体测量系统内外参数的标定,实现了高精度的摄像机标定。2、针对无法得到相机内外参数情况下的立体图像校正,本文研究了Hartley校正算法,该方法需要计算求解对极几何的数学表达式即基础矩阵,而基础矩阵的精确求解关键在于匹配点对的精确配对,因此改进了基础矩阵的精确求解方法,利用基于Harris-SIFT结合的特征点提取并匹配,该特征点能够降低算法的运算时间和错误匹配率,直观的表征出图像的结构特征信息。最终从算法时间、误匹配率等方面对比Harris-SIFT特征点提取以及SIFT特征点提取的结果,结果表明Harris-SIFT特征点能够提高匹配准确率,从而提高基础矩阵的计算准确性,最终提高校正算法的效率。3、研究了图像匹配所需的约束准则、匹配基元、匹配策略。重点研究了GC,BM,SGBM三种立体匹配算法,从对标准图像对的匹配结果的误匹配率以及计算时间对比三种方法,最终选取在算法时间和准确率方面都符合实际应用的SGBM算法。最后介绍了深度信息提取原理以及深度信息精确求解方法,并通过对实际情况下的目标图像对进行预处理、特征点提取、立体校正、图像匹配、深度信息提取等实验验证上述测量过程的可行性。