双目视觉技术作为计算机视觉领域的研究热点之一,广泛应用于裂缝检测、医学成像、水下导航等领域。众多学者深入研究了双目视觉技术,虽然该技术在裂缝检测中实现了非接触式测量、实时性测量和高精度测量等指标,但是在处理光照不均衡、低纹理结构、深度不连续和非遮挡等区域时测量精度偏低。本文搭建了基于双目视觉的裂缝信息测距与定位系统。该系统把计算机视觉技术与渡槽裂缝检测结合起来,实现了裂缝的测距、三维定位和尺度测量,最后对实验数据比较、分析和总结,本文具体研究工作如下。首先,在图像预处理阶段,本文采用了自适应中值滤波改进算法。该算法根据图像像素点的灰度值与阈值的比较结果自动调节窗口大小,获取滤波窗口中心像素点与邻域像素点的灰度值,将两个灰度值的二阶中心矩作为噪声点的判断依据,有效避免了中值滤波中噪声点的误判,防止信号点被剔除,既保留了图像的细节信息又加强了图像边缘信息的去噪效果。其次,利用MATLAB工具箱对双目摄像机进行立体标定。该过程包括读取图像、角点检测和求解双目摄像机的内部参数与外部参数。本文为确保数据来源的准确性,采集了16组图像。通过分析实验结果,证明了立体标定的准确性和高效性。然后,在立体匹配阶段利用邻域窗口进行补色均值反色化Census变换,解决了对中心像素点的过度依赖问题,并结合自适应窗口计算匹配代价,后续利用左右一致性检验和视差细化获取最终视差图。通过和其他算法进行仿真对比,有效提高了图像在低纹理、深度不连续和非遮挡区域的匹配精度。最后,在改进算法的基础上搭建了双目视觉的裂缝信息测距与定位系统。该系统通过多次渡槽裂缝测距实验、裂缝定位实验和渡槽裂缝尺度测量实验,将最终实验数据与真实数据比较,证明双目视觉技术在裂缝检测研究领域中具有一定的参考性与实用性。