本论文主要研究在计算机视觉领域中两视图几何下的物体三维信息恢复的部分前期问题。主要研究内容包括图像匹配、基础矩阵估计、摄像机自标定和三维信息恢复等。　　论文在第一章首先介绍了该方向上的研究背景和现状，并论述了本论文的研究目的和意义，同时简要介绍了本论文完成的主要工作内容和各章节的组织安排。　　论文接着分三个章节分别对图像匹配、基础矩阵估计、摄像机自标定和三维信息恢复这三个方面的主要工作内容进行了分析和探讨。图像匹配阶段对图像预处理、特征点提取、特征点匹配和剔除误匹配等问题进行了分析说明。本文提出了NCC匹配算法的一种改进方法。NCC算法计算量较大，常常难以满足实时处理的要求。本文通过引入合适的全1矩阵，让其和原图像的数据做卷积，大幅度地降低了NCC的计算量，提高了效率，仿真实验结果也证明了本文方法的有效性。基础矩阵估计阶段先简要介绍了基础矩阵的基本概念，然后研究了估计基础矩阵的8点算法、归一化8点算法、RANSAC算法、Bookstein算法、迭代加权Bookstein算法等算法。摄像机自标定和三维信息恢复阶段先介绍了摄像机标定和摄像机自标定的基本方法，然后在摄像机自标定的过程中采用了一种先估计焦距长度再估计其他参数的策略，最后给出了三维信息的恢复方法。　　在各个章节的实验过程中，有纯随机仿真数据的分析研究，也有对不同摄像机位置和不同参数情形下得到的多组实际图像对的研究。实验结果充分验证了各章节算法和理论的合理性和精确性。　　论文最后对完成的工作进行了总结，并对未来的研究工作进行了展望。