双目立体视觉长期以来都是机器视觉领域的研究重点,它通过模拟人类视觉系统来感知客观世界,其目的是通过在同一场景下采集不同视点的两幅图像从而获取空间场景的深度信息,最终重建出三维的场景。本文以双目立体视觉理论为基础,围绕相机的标定、立体匹配、视差图的优化和三维重建几个部分展开了研究。本文首先建立了一个采集系统,使用两个工业摄像机,搭建了一个简单易操作的双目立体视觉平台,并在该平台上基于张正友标定法完成了单目和双目摄像机的标定工作。立体匹配是三维重建的关键,本文结合区域标记与SIFT算子,提出了一种改进的SIFT立体匹配算法。通过待匹配点的区域限制,提高了匹配的精度和效率,同时减少了匹配的运行时间。针对传统匹配算法求得的视差图不精确问题,本文提出了一种基于均值偏移和区域映射的视差图优化算法。该算法首先根据摄像机标定所得焦距确定最小灰度视差值,然后将灰度值小于最小视差值的点定为误匹配点,并对这些点进行合理的纹理填充。将左原始图像的分割区域映射到视差图中,从而对视差图做每个区域内的平面拟合。该算法不仅能够有效去除误匹配点和像素跳跃点,对边缘的细节纹理也有较好的保留。三维重建是双目立体视觉的最终目标。本文结合视差图与相机标定结果,计算出场景中空间点的三维坐标,对空间场景进行了三维重建。实验结果表明,本文的重建结果是可靠的,同时进一步证明了相机标定与立体匹配部分的算法有效。