双目立体视觉是通过对所获取的图像数据进行三维重建，以获取三维场景的过程。在这个过程中，需要对摄像机进行标定，同时需要对图像进行立体匹配。而立体匹配是双目立体视觉中最为重要也是最为困难的步骤，因此对立体匹配相关算法的研究对双目视觉技术的应用有十分重要的意义。本文以立体匹配算法为主要研究对象。首先，介绍双目立体视觉的理论基础和摄像机标定的算法。其次，重点对特征匹配算法和区域匹配算法进行研究及改进。特征区域匹配算法主要对以Harris角点为特征的匹配算法进行深入研究，通过引进Census变换作为约束条件，对候选点进行判断选择最优，同时加入唯一性约束对算法进行改进，以达到提高匹配的准确率的目的。区域匹配算法中分别研究和实现简单区域匹配算法、基于Rank变换的区域匹配算法、基于特征提取的区域匹配算法和结合动态规划思想的区域匹配算法。并且通过利用Rank变换的特性，对简单区域匹配算法进行改进，改进后的算法筛选了候选匹配点，减少了匹配的时间和节省了匹配的资源,同时得到与简单区域匹配算法相近的匹配效果，并且该思想也适合其他的匹配算法。