双目视觉作为计算机视觉的一个重要分支，其研究目的是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。随着计算机技术的快速发展，双目视觉成为了计算机视觉领域的研究热点，并被广泛应用于物体识别、工业检测、机器人导航、航空航天和医学等领域。　　 本文以计算机视觉理论为基础，对双目视觉系统的摄像机标定、图像预处理和特征提取、立体匹配、三维重建等关键技术进行了研究，主要研究工作与成果如下：　　 研究了基于透视变换矩阵标定法和两步法的摄像机标定方法，研究了摄像机投影矩阵及其内外参数的获取方法。透视变换矩阵标定法基于线性模型，算法简单、有效；两步法由于考虑了摄像机的径向畸变，使标定精度得以提高。　　 研究了图像平滑和增强技术以及Harris角点检测算法。针对Harris算法只能达到像素级精度的不足，提出了一种改进算法，对角点响应函数做二次曲面拟合，通过求解该二次曲面的极值点使角点定位精度达到亚像素级，并通过实验证明了该算法的有效性。　　 针对图像的角点特征，提出了一种相关匹配法和松弛迭代法的两阶段匹配方法。实验证明，该方法可以有效地去除误匹配，得到鲁棒的匹配点集。研究了宽基线条件下基于SIFT的立体匹配方法及实现技术。实验结果表明，该方法的匹配能力较强，匹配精度较高。　　 研究了基于双目视觉的空间点重建方法。利用该方法对匹配点进行了三维信息恢复，得到了空间离散点的世界坐标。研究了利用插值获得被测物体三维模型的方法。实验结果表明，该方法是先进有效的。