基于立体视觉技术的检测设备能够实现智能化、小型化、数字化、网络化和多功能化,具有非接触、精度高、在线检测、实时分析与控制、连续工作等特点,能够适应多种危险的应用场合,广泛应用于军事、医学、工业、农林业、航空航天、科学研究等领域。双目立体视觉是立体视觉的一个重要的分支。它直接模拟人类视觉处理景物的方式,可以在多种条件下灵活地测量景物的立体信息。完整的双目立体视觉测量过程包括图像获取、摄像机标定、双目视觉系统标定、图像匹配和三维重建等主要阶段。本文对摄像机标定、图像匹配和三维重建进行了研究,其中重点对图像匹配的算法进行了深入研究。摄像机标定是几何校正和三维重建的基础,其精度往往决定着整个双目立体视觉系统的性能。本文研究了一种基于平面定标模板的标定方法,该方法的平面定标物便于在室内环境中使用,有效减少了随后立体匹配过程的计算复杂度。本文选用局部特征作为匹配基元,运用一种具备较强鲁棒性、独特性和匹配速度的特征描述子——SIFT特征描述子对特征点进行描述,使用SIFT算法进行图像匹配。首先建立尺度空间,检测尺度空间极值点,然后精确定位特征点,同时去除不稳定的特征点,接着为每个特征点指定主方向参数,最后生成特征点描述符并进行匹配。由于现实条件的复杂性,导致SIFT算法在运行时产生大量不必要的特征点,在时间和空间上均造成了大量的浪费,这不仅严重影响了算法的实时性,也导致了算法的精度的下降。为了提高图像匹配的速度和精度,本文在利用SIFT算法对两幅图像的特征点进行提取和描述后,采用一种改进的Kd-树算法对特征点进行检索,提高特征点匹配的效率；然后使用随机抽样一致性算法对匹配对进行提纯,得到更为精确的特征点匹配对。针对不同类型的立体图像进行匹配实验,实验结果验证了本文算法的有效性。本文还研究了双目立体视觉三维测量原理和双目立体视觉测量的数学模型,以及双目视觉系统的标定方法。本文对双目立体视觉测量中的各项关键技术,包括摄像机标定、图像立体匹配和三维坐标计算等进行了方法研究,并最终通过软件编程完成了一个完整的三维重建过程,生成了三维云图,验证了本文研究的各项关键技术的正确性和可行性,为开发构建一个完整的双目立体视觉测量系统奠定了基础。