双目视觉是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它通过模拟生物视觉,使计算机具有利用二维图像感知三维环境信息的能力。立体匹配作为双目视觉中最关键和最困难的部分,近年来备受国内外关注,其研究具有重要的理论意义和实用价值。因而本文从获取被观测场景的高精度稠密视差信息的角度出发,围绕双目视觉中的立体匹配和遮挡检测等关键技术和问题进行了深入研究。首先,从克服传统动态规划匹配算法产生的明显条纹状瑕疵的缺陷入手,提出了一种基于行列双向约束的动态规划立体匹配算法。该算法利用扫描线信息中所包含的视差不连续性和遮挡现象构造出一种新的全局能量代价函数;为了进一步有效解决扫描线行列双向上的视差不连续问题,基于此全局能量代价函数,又设计了全局优化策略来保证扫描线列方向上的视差平滑性。其次,针对立体匹配过程中的遮挡现象影响匹配精度的问题,提出了在构造出的能量代价函数的基础上,将遮挡约束和动态规划寻径相结合的方法来解决这一问题。该方法采用动态规划寻找最优路径来获得匹配点的视差和遮挡点信息,并利用视差一致性检验和遮挡像素视差填充等过程来实现对匹配过程中遮挡的检测和处理,从而得到稠密视差图。最后,为了验证本文所提的行列双向动态规划立体匹配算法以及遮挡检测方法的可行性和有效性,通过采用四组标准立体图像对来对视差进行求解,并结合实验效果和误匹配率指标,将本文算法与同类立体匹配算法进行了性能比较和分析。