双目视觉一直是人们研究的重要领域,双目视觉是以不同位置或角度同时采集两张同一场景的图像,并由此两张二维图像计算提取出三维的场景信息。而从二维信息到三维信息的转化是一个双目几何中三个坐标系之间的映射转化过程。双目视觉应用广泛如:在辅助手术系统的应用场景中对手术刀的跟踪定位、动作纠正和预警,在汽车安全预警系统中对周围车辆的跟踪定位,在各种跟踪应用场景下对运动目标的跟踪定位。本文分析了研究了传统的双目视觉的具体构建,在此基础上提出以双目视觉来实现对焦点的跟踪定位。在基于双目视觉对焦点的跟踪定位应用场景中,首先要考虑的是实时性的性能,其次是对于精度的要求。而针对这两种应用需求,本文对双目视觉系统中的核心算法步骤,即双目匹配技术,进行着重的实验研究,从而提出了多尺度的多层次的匹配方法,即对图像进行多尺度的小波变换和余弦变换,并以多种特征进行多层次的交叉匹配验证。本文对于传统的获取整幅图像视差的双目视觉系统进行改造,增加跟踪算法,实现了对于焦点区域的跟踪定位。相较于传统的双目视觉系统,本文中的双目匹配不在是对整幅图像的匹配,而是仅仅只针对焦点区域的匹配,这就极大的加速了匹配的速度也同时提高了匹配的精度。具体上本文以整个应用的流程划分为几大部分:(1)双目视觉的图像采集和预处理,在这一部分中叙述了图像采集和预处理的常用方法和实现方法,并对此进行了具体的实现描述。(2)双目视觉的几何模型和标定方法,详细描述双目视觉的几何原理模型,得出要获取三维立体信息的式子;详细的叙述了几种标定方法,以及现实中常见的标定实现方法,并对具体的标定步骤进行了说明和实现。(3)双目视觉的焦点跟踪和定位方法,这一部分是全文的重点,对跟踪和匹配都做了详细的的叙述,并做了具体的实验进行实现,提出了本文的匹配方法。(4)整体的实现:从硬件到软件都做了具体的叙述,整合全部的理论研究进行实现。本文提出了多尺度的多层次的匹配方法,即对图像进行多尺度的小波变换和余弦变换,并在以多种特征进行多层次的交叉匹配验证。其次本文对于传统的获取整幅图像视差的双目视觉系统进行改造,增加跟踪算法,实现了对于焦点区域的跟踪定位。