随着计算机技术的发展，机器视觉已经越来越多的应用到机器人导航、农业、运动目标检测、空间定位以及三维重建等方面，极大地改变着人们的生活，特别是其中的双目立体视觉技术不仅能得到物体精确的空间坐标，还能恢复出三维信息，在重建与测量领域有着极其重要的研究价值。本文首先对双目立体视觉重建与测量的关键技术进行研究，然后在此基础上对影响重建效果与测量精度的相关算法进行改进，最后研发了原型系统。主要成果如下:　　(1)改进了左右一致性校正算法进行。首先以左视差图为参考图像，使用左右一致性校正得到左右视差图中的不一致区域，对这些区域进行分类处理，获得修正的左视差图像;然后以右视差图为参考图像，做相同的处理获得修正的右视差图像;最后对以上步骤获得的修正视差图仍做同样处理得到最终的视差图。实验结果表明改进后的左右一致性校验算法相比原算法具有更精确的视差结果。　　(2)提出了一种基于大窗口的自适应匹配方法。针对局部匹配难以获得精确的支持区域以及在遮挡区域、纹理单一区域易引起误匹配的问题，利用窗口内图像的边缘信息，提出了一种改进的立体匹配算法，能够自适应选择支持区域，自适应选择匹配代价，自适应处理错误点。通过middlebury网站评价结果显示此方法能够取得理想的效果，并且在遮挡区域和纹理单一区域具有较好的精度。　　(3)开发了一个双目视觉重建与测量系统。在特征点提取与匹配、摄像机标定、立体匹配、三维坐标数据获取和显示等理论研究成果和实践的基础上，研发了一套基于双目视觉的重建与测量原型系统;分析讨论了影响重建效果与测量精度问题的原因;实验结果表明，系统采用本文双目摄像头配置参数所得测量误差在双目立体视觉理论测量误差范围之内，验证了系统的有效性。