双目立体视觉是计算机视觉研究的一个重要分支,它直接模拟人类双眼处理景物的方式,实现对三维信息的感知,即运用两个摄像机对同一景物从不同位置拍摄成像,进而使用视差法恢复其深度信息,相对单目视觉有着不可比拟的优势.随着计算机视觉技术的不断发展,双目立体视觉得到了越来越广泛的应用.双目立体视觉以其结构简单、使用方便等诸多优点被成功应用于工业检测、物体识别、工件定位、机器人自引导、航天等领域.双目立体视觉的研究不仅具有重要的理论意义,也有重要的实用价值.本文主要是针对基于双目立体视觉的障碍物检测问题,使用双目摄像机采集图像,基于视差法的障碍物检测算法计算障碍物的位置,为驾驶员或无人驾驶车辆提供潜在的障碍物信息,达到提前预警的目的.这一研究对智能驾驶系统和机器人导航的进一步开发有很大的意义.本文的主要工作如下：1.立体图像对的极线校正,针对本课题中所采集的立体图像对很难满足极线约束条件的问题,本文引入一种基于外极线校正的立体图像对校正算法对图像进行校正,缩小立体匹配的搜索范围,提高计算效率与匹配的准确度；2.立体匹配算法,传统的基于像素点的立体匹配算法计算量较大,匹配精度较低.针对这一问题,本文提出了一种基于图像分割的立体匹配算法,图像的分割区域数目会明显小于图像的像素数目,大大减少了算法计算复杂度.存在部分遮挡的分割区域也能够由视差平面模板计算出符合视差平滑性约束的视差,分割区域内同一模型的约束能够消除畸变像素点对结果的影响；3.障碍物目标检测,根据生成的浓密视差图进一步生成V-视差图,提取V-视差图中的直线信息,通过这些直线信息可以锁定目标存在的大致区域.通过真实图像实验结果表明,本文所使用的方法在实际场景中的效果是真实有效的.