本文研究如何建立一个双目立体视觉三维信息提取系统，尤其是如何实现一种快速的立体匹配算法。双目三维信息提取目前主要应用于四个领域：机器人导航、微操作系统的参数检测、逆向工程和虚拟现实。近年来，由于CCD的成本相对其他测量法较低，所以在很多领域得到了广泛的应用。但是就目前来说，双目视觉发展还不够成熟，还存在很多诸如实时性和精确性等需要解决的问题，成为近年来国内外研究的热点领域。　　本文主要采用了一种基于“伪极线”约束的立体匹配算法，该算法可以应用于实时性要求较高的场合。伪极线约束不依赖于图像场景，可以大大地减少立体匹配时的计算时间，同时，由于搜索范围变得很小，可以有效地去除误差匹配点，精确度也得到了提高。在本文中，研究了一种利用该约束的区域匹配算法并验证了其正确性有效性。此外，还得到了一种新的伪极线的参数的选择规则，并利用伪极线剔除了错误匹配点，提出了一种改进的区域匹配算法，然后对经典区域匹配视差图和伪极线约束剔除错误匹配点后的视差图做了比较。　　本文将利用摄像机标定原理及工具，得到了实际系统摄像机的内部参数和外部参数，并利用这些参数实现所拍摄图像的极线校正，使摄像机聚焦于无穷远，对应极线水平。应用角点检测和边缘检测算法提取校正后图像的特征，并利用一些采样点计算该系统的基础矩阵和“伪基础矩阵”。利用极线几何和伪极线几何的原理，得到一种伪极线参数与匹配点的一般关系。进一步，利用伪极线约束的匹配算法和上述参数选择方法，通过实验，得到不同场景的匹配结果，并且与经典的区域匹配算法进行比较，验证该约束算法的实时性。利用得到的匹配点，用最小二乘法进行汽车模型和鼠标的空间特征点三维重建。将通过实验证明，本文提出的参数选择方法是正确的，并且伪极线约束大大减少了立体匹配时间，可以应用到实时三维信息提取系统当中。