双目立体视觉直接模拟人类双眼处理景物的方式,可靠简便,在许多领域均极具应用价值,如微操作系统的位姿检测与控制、机器人导航与航测、三维测量学以及虚拟现实等。对应特征点的匹配既是双目视觉中的难点,又是关键。本文在对立体视觉特征点匹配算法进行深入研究的基础上,构建了双目立体视觉计算机系统,研究并实现了目标物体特征点的立体匹配。在图像提取方面,研究了摄像机模型和不同的标定方案。通过建立线性与非线性相结合的双目立体视觉系统的摄像机标定模型,避免了因数学模型的不完善而带来的系统误差,同时有效地提高了标定精度。对采集到的图像,首先利用中值滤波对其进行平滑滤波;之后进行图像增强和边缘提取,在边缘特征提取方法中,应用了基于Canny算子的自适应边缘检测算法,图像分割阈值具有较好的自适应能力。因为考虑了图像局部的特征信息,提取出的目标物体的轮廓边缘完整、准确。此外,由于采用了基于SSDA算法的特征点立体匹配算法,并应用外极线约束和视差梯度约束,提高了匹配算法的精度和鲁棒性。在确立两幅图像的特征点匹配关系后,计算目标物体特征点的三维世界坐标。最后在特征点匹配的基础上研究了三维重建技术。本文对双目视觉特征点匹配进行研究,提出对应的匹配方案,对相关领域的后继研究有很好的启发意义。