计算机视觉是一门新兴的技术,而基于计算机视觉的测量技术作为一种非接触式的先进测量技术,具有精度高、效率高、成本低等诸多优点,有着广阔的应用前景。双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,其原理是由不同位置的两台摄像机或者一台摄像机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景,通过计算机空间点在两幅图像中的视差,获得该点的三维坐标值。由于双目测量具有一定的三维测量精度和测量的实时性,且花费的代价较其他方法要小的多,所以,双目视觉在测量方面应用广泛。除了对实际物体的测量之外,在其他领域的应用也取得快速发展。采用双目视觉测量,仅需从两幅对应图像中抽取必要的特征点的三维坐标,其信息量少,处理速度快,有利于提高检测精度,尤其适于动态情况。随着计算机与机器人技术的发展,双目的研究逐渐深入。从以前的射线三角定理发展到现在的平行校正定理,优化了搜索匹配点的方法,实现了对图像进行平行化后可以快速的匹配方案,简化了深度信息的还原公式。双目视觉现在已经普遍应用于三维定位装置,为CNC加工提供三维运动轨迹信息,同时可以为机器手的装配工作提供三维信息。目前热门研究的应用包括体感游戏、虚拟屏幕(可以在空间对屏幕进行操作)、机器人识路等。本文从角点的提取、摄像机标定、图像预处理,特征提取、立体匹配、平行校正以及目标空间定位几个方面对双目三维测量技术开展研究。本文主要研究工作有：提出一种在保持原有边缘信息的基础上减小噪声的图像预处理方法,提出并编程实现一种平整度的测量方法,编程实现了双目视觉系统的标定以及三维物体的测量。本文由六个章节构成。第一章为绪论部分,主要介绍了此课题的来源、研究的意义、研究内容和国内外发展的状况。第二章主要介绍了计算机视觉系统、图像预处理方法,以及双目立体视觉和三维重构。第三章从光学的物理特性推导出数学模型,介绍了内参与外参的概念,为标定建立一种从物理世界到数学的模型。介绍了几种经典的标定算法,并给出详细的算法过程,为三维还原建立了基础。第四章分析了几种图像预处理方法,从图像预处理出发,对拍摄得到的图像进行优化,使图像特征更明显,最后利用经典Harris算子提取出角点亚像素信息。除此之外,还介绍了几种经典的标定方法,并分析其优劣和详细的算法过程。从而为第五章的匹配的正确率提供了保障。第五章首先介绍图形特征的几种描述方法以及其匹配的方法,接着重点介绍了SIFT算法的应用,并给出匹配的结果。第六章重点讲解了平行校正原理,对第二章标定的结果进行平行校正,校正后的图像简化了深度的测量方法。紧接着给出了两种被测物体的三维测量实验数据的实例,实验结果证明标定结果可靠,三维还原信息准确。