双目立体视觉一直以来都是计算机视觉的研究热点，它通过模仿人类双眼的方式去探测三维空间，并广泛应用于游戏、测距、三维重建等各个领域，本文重点研究双目立体视觉在三维重建方面的应用。本文完成的工作主要有以下几方面:
　　(1)研究分析双目立体视觉的成像模型。通过透视投影成像模型，分析了成像过程涉及到的三大坐标系（图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系）之间的几何关系。
　　(2)对摄像机标定原理进行研究。摄像机标定是双目立体视觉的基础，根据标定获得的内外参数，对待匹配图像进行图像校正，再进行立体匹配可大大提高匹配效率。根据研究目标，本文采用了介于传统标定方法和自标定方法之间的半自动标定法即张正友标定法，并分别在Matlab和OpenCV两个平台上进行张正友标定实验，根据标定结果分析张氏标定法的性能，通过实验发现，张正友标定方法的精确度很好，可满足本文摄像机标定内外参数的需要。
　　(3)重点对立体匹配算法进行了分析研究。本文分别从相似性测度、支持窗口大小和邻域像素支持权重三个方面进行分析，并提出了相应的改进办法。
　　在相似性测度方面，提出了改进Census变换的方法，利用HSV空间三通道组合获得新参数对图像进行Census变换，将变换后像素比特位码作为匹配基元进行匹配，提高了匹配基元对光照等外界环境的鲁棒性。
　　在支持窗口大小的选择上，提出了利用边缘检测和初始视差自适应调整窗口大小的方法，解决了在视差不连续区域可能出现的支持窗口选择过大，窗口内包含了与中心像素无关的支持像素，从而造成误匹配的问题。
　　在邻域像素支持权重的计算方面，本文先利用传统局部算法速度快的特点求出初始视差，在初始视差图上应用格式塔理论（Gestalt theory）的相似性和接近性，实现支持窗口内邻域像素支持权重的自适应分配。
　　利用本文提出的算法，通过实验获得匹配结果，并与其他匹配算法比较发现，本文算法在精度上和效率上具有一定的优越性。
　　(4)实现了基于双目视觉的三维重建系统。系统具有摄像机标定、图像校正和立体匹配、三维空间坐标的获取以及三维场景可视化重建等功能。其中，摄像机标定使用张正友标定法;利用标定获得的双目摄像机间的位姿关系（相对旋转矩阵和相对平移矩阵）继续图像校正。对校正后的图像使用本文提出的立体匹配算法进行匹配获得视差图;三维空间坐标根据三角测量原理获取;最后对三维场景空间点云进行Delaunay三角剖分，利用OpenGL粘贴场景物体纹理并显示。