双目立体视觉是计算机视觉的重要分支,其基本原理就是人眼感觉物体远近的原理:场景投影到双眼存在视差,我们根据视差获得深度信息。作为一项具有强大环境感知能力的技术,它被广泛应用于汽车无人驾驶、无人机自主导航、登月自主陆地车等技术当中。作为立体视觉中最为重要,也是最为困难的技术,立体匹配直接影响到后期三维重建的精度以及后期的识别、景物描述、图像解释等等工作。本文针对双目立体视觉中的立体匹配算法进行了一些相关的研究,并提出了一种快速的自适应权重匹配算法。首先,我们进行了双目立体视觉系统搭建的工作,并完成了系统参数的标定、立体校正等工作。采集实物场景图像对标定结果进行了验证。其次,对立体匹配算法进行了研究。立体匹配是找出两幅图像中对应的匹配点,从而计算视差,获得深度信息,我们针对目前立体匹配算法难以兼顾实时性及匹配精度的问题,提出了本文的立体匹配算法。采用Middleburry网站上的三幅标准图对(Tsukuba、Cone和Teddy)进行了立体匹配算法的验证,获得视差图,并与传统局部匹配算法SAD获得的视差图结果对比。实验结果表明,本文提出的匹配算法具有较高的精度,在视差不连续区域要明显优于SAD算法。最后我们又讨论了本文算法与目前几种主流算法误差匹配百分比的对比结果,本文算法的精度要优于或者至少达到几种主流算法的水平,但在时间方面有很大的提升。