视觉系统是人类重要的感觉系统,人们利用它从外部世界获取各种信息并对其进行感知和理解。从20世纪80年代开始,Marr计算机理论、摄像机标定和立体匹配思想先后问世,使计算机视觉在三十年间飞速发展。当前,摄像机标定与立体匹配已成为计算机视觉领域的前沿研究课题,其应用范围遍及军事、医学、建筑、教育等多个领域。摄像机标定是计算机视觉领域中的关键技术,其目的是建立摄像机图像像素位置和场景点之间的关系,最终确定摄像机内参数(摄像机内部几何和光学特性)和外参数(摄像机在三维空间坐标系中的位置和方向)。摄像机标定的精度直接影响着整个视觉系统的精度,此项技术也是三维重建技术得以实现的重要基础。本文采用基于折射定律的标定方法,此方法不同于传统的把摄像机镜头简化为单一透镜的针孔模型,该模型充分考虑了摄像机镜头的透镜组成,把镜头分为三个组成部分,大大提高了标定的精确度。立体匹配一直是计算机视觉的研究热点,其基本原理是从两个视点观察同一景物以获取立体像对,匹配出相应像点,从而计算出视差并获取三维信息。本文使用基于最小生成树的全局立体匹配算法,最小生成树在进行代价聚合时,图像中其他所有的点均会对当前像素做出贡献,这样就给出了一种更加自然的像素间相似度评价准则,这是一种全局的重建算法。局部的方法是基于窗口或用户指定区域,不能完整的考虑到图像的结构信息,而且一般不可能找到一个适用于不同数据集的最佳窗口。