双目立体视觉是机器视觉的一种形式，通过模仿人眼的原理，以达到让机器观察、认识世界的目的。因双目立体视觉摄像头之间特殊的位置关系，可以很方便的对二维图像进行重构，生成具有深度信息的三维场景。三维重建是计算机视觉领域的一个重要课题。三维重建涉及到计算机视觉、计算机图形学的相关知识，广泛应用于机器人导航、自动化生产、医学、考古、虚拟现实等领域。本文重点针对相机标定和图像特征提取与匹配两个方面进行研究。
　　本研究主要内容包括：⑴在相机标定部分，对相机模型和标定方法进行总结。选用张正友标定法对单目相机进行标定，并根据畸变系数对照片进行畸变矫正。⑵在图像特征提取与匹配部分，选择对尺度、旋转、光照等的变化具有良好特性的SIFT算法进行实验，实验结果表明该算法可以产生高精度、数量丰富的匹配点。⑶针对SIFT算法中误匹配概率过高的问题，提出基于极线约束的SIFT算子误匹剔除配算法。该算法依次经历图像矫正、特征提取与匹配、误匹配剔除这三个模块。对矫正后的图像进行特征匹配，之后利用平行极线约束剔除误匹配点，再使用RANSAC算法进行二次筛选、优化。实验结果表明，该方法在保证准确率的同时，极大的减少了运行的时间，取得了较为满意的结果。