双目视觉作为计算机视觉的重要分支,主要负责将二维投影图像恢复成三维真实场景,在许多领域都有着重要的应用。本课题主要研究了双目视觉的重点----立体匹配,通过对己存在的各种立体匹配算法进行分析,提出了改进的局部立体匹配算法和全局立体匹配算法,并通过双目视觉的具体实例----人头检测方法来阐明本课题研究内容的实用性,具体内容如下：1)提出了改进的基于自适应权重的局部立体匹配算法,该算法对基于颜色/距离信息的权重法进行了优化,利用其颜色/距离信息作为图像分割的依据,对权重值进行了相应的调整,最后对获得的初始视差图使用一套新的组合优化策略来进一步提升匹配的精度。2)提出了改进的基于图割的全局立体匹配算法,在能量函数的构造过程中使用census变换的结果作为数据项,而平滑项则是使用了颜色梯度法来进行计算,并利用简化的图网络模型对能量函数进行相应的构造,然后通过最大流/最小割方法获得能量函数的最小值,也就是最佳的视差分布。3)提出了改进的基于双目视觉的复杂场景下人头检测方法,作为立体匹配算法的一种实际应用,该方法采用基于视差分段连续的快速SAD局部立体匹配算法得到整个场景的深度图,再将含有人头信息的深度层分离出来后利用轮廓检测算法进行人头的识别,该方法可以在复杂场景中有效地检测人头,识别率达98%。