立体视觉是计算机视觉领域中的一个研究热点，它主要是运用两个或多个摄像机对同一景物从不同位置获取图像并根据几何原理实现三维场景信息的恢复。随着计算机技术的发展，立体视觉理论将在自动导航、工业测量、虚拟现实、生物医学以及军事侦察等领域得到应用。而双目视觉又是立体视觉领域的一个研究重点，因此开展本课题研究具有重要的理论意义和实用价值。立体匹配是立体视觉中的一个关键步骤，对立体视觉具有举足轻重的作用，本文就双目视觉中的立体匹配理论进行了相关的研究。
　　 论文从摄像机的成像模型出发，介绍了双目视觉的工作原理以及立体匹配相关的理论知识。对现有匹配算法进行了分类，以及总结了立体匹配算法的计算步骤，并给出了目前通用的匹配结果评价标准。
　　 在分析了动态规划的基本理论以及其在立体匹配算法中的应用后，对动态规划立体匹配算法与局部优化立体匹配算法进行了比较，验证了前者所具有的潜在优势。针对传统的动态规划立体匹配算法易产生横向“条纹”效应的缺陷，考虑到极线间邻域像素对待匹配点视差结果的影响，提出了采用多级动态规划的立体匹配算法，并在目前通用的标准平台上做了测试。实验结果验证了该算法在平均误匹配率方面与传统动态规划立体匹配算法和局部优化算法都有所降低，得到满意的效果。
　　 在对传统的基于控制点的动态规划立体匹配算法进行分析研究的基础上，以及针对采用多级动态规划立体匹配算法较慢的运行速度，提出了基于控制点的双向动态规划立体匹配算法。该算法采用局部优化方法获取控制点，并利用控制点约束极线上的双向动态规划获取视差图，最后采用弱一致性约束校准视差及对缺乏纹理区域的误匹配进行填充。实验结果表明，与采用多级动态规划立体匹配算法相比，该算法在保持平均误匹配率与前者相接近的情况下，有效地降低了算法时间复杂度，加快了算法的计算速度，体现了局部优化方法和全局优化方法相结合的互补优势。