立体匹配是立体视觉领域中的核心问题之一。根据匹配基元的不同，立体匹配方法分为区域匹配，特征匹配以及相位匹配。区域匹配基于区域灰度信息，计算量很大；相位匹配依赖于局部结构假设，匹配稳定性和准确率都难以提高；由于特征的稳定性以及其具有较丰富信息的特点，基于特征的影像匹配成为了立体匹配研究的热点。 立体视觉的目的是获得场景的空间三维信息，整个立体视觉系统的全局最优才能获得最精确的三维信息，鉴于线特征具有比点特征更丰富的信息且比面特征更容易提取和描述，本文统筹考虑整个立体视觉过程，提出了一种易于联合优化标定和匹配结果的基于线特征的立体视觉匹配方法。 本文分析了双目立体视觉的基本原理，研究了线特征立体匹配的关键技术—相机标定、特征提取以及匹配策略。首先提出了一种改进的相机标定两步法，该方法将相机内外方位元素与镜头畸变参数分开求取，并剔除像面坐标提取误差较大的控制点进行迭代求解，迭代收敛速度较快且获得了较精确的标定参数。然后应用基于相位编组和启发式搜索连接的直线段提取算法，得到了连续单象素宽度的直线段。接着利用核线以及视差连续性约束，提出了的一种基于直线段邻近区域几何灰度特征及其上角点的立体视觉匹配策略，实现了匹配结果与标定参数的联合优化。实验验证了算法的可行性，得到了较好的匹配结果以及精确的标定参数。