随着计算机技术的飞速发展和硬件性能的提升,立体视觉作为计算机视觉一个重要方向,凭借其系统简单、成本低、人工干预少的优点,逐渐被应用到多个领域,例如机器人导航,虚拟现实,工业检测等。立体视觉在计算机视觉领域扮演着重要的角色,它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体匹配是双目立体视觉的关键技术之一,其匹配精度的高低直接影响到三维几何信息的准确性,因此能否有效的解决该问题直接关系到立体视觉的发展,因此对双目视觉中立体匹配的研究意义重大。由于匹配中存在诸多的不确定性,因此立体匹配问题始终没有得到很好的解决,其中图像中遮挡、深度不连续和弱纹理区域的匹配一直是技术难题,多年来为了有效的解决这些问题,学者们也提出了许多不同的方法。本论文针对遮挡和深度不连续区域,在传统算法基础上提出了改进的立体匹配算法,针对匹配中存在的深度不连续问题,本论文采用加权的十字窗对匹配代价进行聚合,在传统的十字窗中算法基础上根据图像中像素间的距离约束,为窗口中每个元素分配不同的权重,对支持窗口内视差不连续区域进行严格限制,针对遮挡为题,采用两种插值方法相结合的方法,为遮挡区域选取合适的视差。通过对立体匹配匹配算法的研究和分析,最终提出了一种局部和全局相结合的半全局立体匹配算法,通过用Middlebury权威测试平台提供的标准立体图片对进行测试,实验结果表明该方法与其他算法相比具有一定的优势。本论文最后研究了立体匹配算法在障碍物检测中的应用,提出了一种简单有效的障碍物检测方法,该方法无需对地面进行建模。机器人行驶过程中通过双目相机采集图像,然后应用该方法提取出场景中潜在的障碍物,并输出障碍物的距离和尺寸信息,达到提前预警的目的。