随着计算机技术、图像技术的发展和基于图像分析及其相关技术的计算机视觉测量方法在各种领域的广泛运用，各种有用的信息被成功提取和利用。河工模型深度测量方法虽然有多种，但多数方法为接触性测量。本文在对河工模型研究的基础上尝试运用计算机视觉原理，来建立双目视觉测量模型，从而实现对河工模型的深度测量。双目视觉是计算机视觉技术中的最重要的分支之一，其原理就是用计算机模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别，主要有：相机标定、图像采集、特征提取、立体匹配、深度测量和深度信息内插这几部分组成。考虑到具体的测量目的是深度信息测量，所以本文把特征提取和匹配作为主要的研究对象。文章大致内容包括：1．系统的阐述了基于双CCD相机的双目视觉测量的理论基础和系统构成，分析了最简单的双目视觉模型——平行双目视觉模型。2．对于图像的特征点提取方面，本文使用SUSAN算子对河工模型图像进行角点检测，通过对灰度差阈值t的自适应选择和本文提到的增加一个几何阈值g的下限方法，有效去除噪声的同时，达到了对河工模型图像上目标特征点的自动提取效果，自适应得到了提高。3．本文将目标几何形状的角点作为对应的特征点，在两幅图像之间建立一个点到点的匹配关系。运用基于窗口的稀疏点灰度匹配方法，并结合对应点的外极线约束条件与视差约束条件，最后实现图像特征点的立体匹配，其中重点分析了子窗口对检测结果的影响。4．特征点提取和立体匹配后，最后建立了测量的实验模型，并提出了具体的测量方法,即平行双目视觉模型和三角测量方法，实现了对深度信息的测量，并对测量结果进行了分析。