近些年,随着科学技术的快速发展,计算机视觉技术在我们日常生活中得到的广泛的应用,其中,机器视觉技术已经成为了生物医学、虚拟现实和工业检测等领域工业生产中必不可少的一部分,甚至应用于航天遥感检测等领域。双目立体视觉是模仿人类双目对三维世界进行感知并进行还原的方法。本文主要目的是通过双目摄像机模拟两个视点,根据这两个视点来观察同一个场景,由于两视点对同一场景成像的差异,通过双目摄像机获得图像信息,经过成像模型、摄像机标定、特征提取、立体匹配和三维重建这五个步骤来获得拍摄对象的三维场景,并且获取场景的深度信息。本文在成像模型的选取中,考虑了经典的成像模型的优劣势,在经典针孔模型的基础上建立了考虑畸变的成像模型。在摄像机标定部分,经过分析各种方法的优缺点后,选择了Tsai两步标定算法进行摄像机标定实验,最后获得了双目摄像机参数。在特征提取部分,主要对特征提取中的Harris算法和SIFT算法进行了阐述,并且将Harris算法和SIFT算法进行了比较,通过MATLAB仿真实验证明,在处理尺度缩放、亮度变化大的图像时SIFT算法更加优越。最后根据三维成像原理,在经典SIFT算法的基础上引入极线约束到SIFT算法中,提出了引入极线约束的SIFT特征匹配算法,通过立体匹配实验对两者进行比较,表明引入极线约束后的SIFT算法对立体匹配有更好的提升。对立体匹配得到的特征点进行三维重建,获得了目标场景的视差图和三维重建图。