计算机视觉是研究如何用计算机模仿人类视觉的科学。在计算机视觉领域中,双目立体视觉一直是研究的热点,广泛应用于目标跟踪、无人机导航等领域,立体匹配技术是其中最为重要的一环,匹配的精度和速度将会直接影响整个系统的应用效果,因此更精确、更快速的匹配算法是目前研究的热点之一。在研究了大量国内外立体匹配算法之后,从不同的研究角度,提出两种匹配算法。同时,为了阐明本文研究内容的实用性,利用求出的视差图对物体进行三维重建。主要研究内容为:1.对立体匹配的基本理论进行研究,并分析、编程实现常见的固定窗口法、移动窗口法、多窗口法以及可变窗口法等匹配算法。2.针对一些立体匹配算法的匹配准确率和效率很难同时满足这一缺点,提出加权稀疏区域匹配算法。该算法首先使用接近人眼视觉特性的高斯函数为不同的邻域点分配不同的权重值,然后通过对匹配代价进行稀疏聚合来减少计算时间,最后对得到的视差图进行后处理,以更新遮挡点的视差值并减少错误匹配点。3.针对只使用一种相似性测度作为匹配代价导致匹配精度不高以及算法耗时与支持窗口大小有关等问题,提出多种相似性测度结合的局部立体匹配算法。该算法首先将4种优势互补的测度相结合组成新的匹配代价,然后使用引导滤波器聚合匹配代价以获得视差图,最后用可信度估计和左右一致性检测进一步优化视差图。4.根据三角测量法,利用立体匹配获得的视差图完成三维重建。同时将文中介绍的一些立体匹配算法以及本文提出的立体匹配算法集成到一个带有界面的软件中,方便以后研究。