立体视觉技术是计算机视觉领域的经典课题,双目立体视觉由于具有仿人类双目的特点,成为立体视觉领域的热点.为了使行星车实现自主导航、避障和路径规划,需要实时的对周围环境和地貌进行扫描、重构和识别.正是在这种背景下,该文开展了利用类似人类的双目立体视觉系统拍摄图片并进行对应点匹配和三维重构的研究工作.在图像预处理阶段,该文首先研究了最优的滤波器方案.进而研究了马尔和希尔德累斯边缘检测方法和Canny最优边缘检测理论和边缘检测方法.通过实验对这两种边缘检测方法进行了对比研究,为实际应用中选取提供了依据.针对区域匹配计算量大而特征匹配算法复杂的缺点,该文提出了一种使用多种约束和双阈值判断的快速而可靠的粗细结合的双层立体匹配方法.第一层粗匹配通过灰度相关和双阈值判断获得最佳匹配点和候选匹配点,第二层细匹配以第一层粗匹配的输出为导引,从图像结构和视差相容方面寻求全局意义上的最佳匹配,从而使系统对复杂场景具有较好地自适应性.实验结果表明,该算法稳定可靠,较好的解决了单层匹配所存在的问题.该文对匹配的离散点进行了Delaunay三角剖分,获得这些离散点的结构信息.进而在三角形顶点加入深度信息,得到了三维的三角网格结构.为了能够方便直观地观察重构效果,该文选用Open Inventor作为该文的三维可视化工具,得到了三角网格面片模型,具有很直观的效果.同时该文建立了双目视觉立体匹配和三维重构系统,具有实时采集图像并进行边缘检测、对立体图像对进行自动匹配和对匹配后的三维离散点进行三角网格划分以及可视化重构的功能.总之,该文的意义在于以基于视觉的行星车自主导航和路径规划为背景,研究双目立体视觉匹配和重构的基本方法.尽管该文建立的双目视觉立体匹配和三维重构系统还不完善,但是通过这个系统研究了包括图像采集卡的编程、位图编程、实时图像处理、立体图像对匹配和重构等方面的理论和方法,提供了研究双目视觉匹配和重构的思路和线索,对于今后进一步的研究具有重要的参考价值.