视觉测量是计算机视觉领域的重要研究课题，其特点是：不需要与待测物体接触就可以获得物体表面的三维信息。但遮挡的出现极大的影响了测量效果，因此有效地处理视觉测量中的遮挡问题至关重要。如何准确、合理地对遮挡区域进行检测和处理是解决各类遮挡问题的关键。本文吸收前人经验，以视觉目标的视差图为基础，综合运用计算机视觉、图像处理、微分几何学等理论和方法，分析目前常见的立体匹配算法，针对匹配过程中出现的遮挡现象，引入新的算法来解决这一问题，并取得了一些有意义的成果。主要做了以下研究工作:首先，介绍了视觉测量中常见的立体匹配算法，并对它们进行了分析比较。其中，动态规划立体匹配算法（DP算法）具有较好的匹配效果，但由于其容易产生条纹缺陷，故本文设计了一种改进的动态规划立体匹配算法——行列双约束动态规划立体匹配算法。针对扫描线信息中所包含的视差不连续性和遮挡现象，该算法构造了一种新的全局能量代价函数，在函数中加入了列方向上的平滑约束项和遮挡惩罚项，从而有效的提高了匹配精度。在此能量代价函数的基础上，综合考虑扫描线列方向上相邻像素点之间的视差连续性，设计了一套全局优化策略。其次，本文设计了一种基于能量代价函数的遮挡检测方法，针对立体匹配过程中的遮挡现象，将遮挡检测与立体匹配过程同时进行来解决这一问题。这个方法在利用动态规划实现立体匹配的过程中，不但可以获得匹配点的视差还可以得到遮挡像素点的信息，从而实现了遮挡检测；另外，通过视差一致性检验和遮挡像素点的视差填充，就可以得到准确稠密的视差图。最后，本文的算法是基于MATLABR2009a编程实现的。采用三对标准立体图像对来对视差进行求解，通过本文算法与传统的DP算法实验结果的比较，验证了本文算法的有效性和可行性。