煤炭工业是我国最重要的基础能源产业,矿难事故的频发引起了国家和社会对煤矿安全问题的高度重视。随着视频监控技术的快速发展,视频监控技术已在煤炭安全生产监测中得到广泛应用。本文主要研究了立体视觉测量中图像特征点提取、摄像机标定和重建点坐标求解三个关键部分,并实验应用立体视觉测量方法监测煤矿巷道形变。主要研究内容和成果如下:首先研究了图像上角点和光斑中心像点的提取方法。实验对比了Harris、Shi-Tomasi和FAST三种角点检测算法,结果表明:Harris算法对阈值敏感且易产生角点聚簇;FAST算法易提取到伪角点和产生角点聚簇;Shi-Tomasi算法能使检测到角点分布均匀,避免角点聚簇,得出Shi-Tomasi算法适合十字靶标角点像素级坐标提取。通过图像预处理由Canny边缘检测算法得到光斑单像素边缘轮廓,利用最小二乘拟合法获取光斑中心像点坐标。其次对摄像机平面模板标定法进行了研究。由于通常计算单应性矩阵时使用了畸变较大的像点影响了内部和外部参数初值,从而影响了标定精度。本文提出在计算单应性矩阵时仅使用图像中心附近像点,使内部参数和外部参数初值能更好地逼近准确值,提高摄像机标定精度。实验证明此方法能提高摄像机标定精度。然后针对立体视觉空间点坐标求解问题,分析比对了三种常用求解方法:最小二乘法、公垂线段中点法、基于极线约束的重建方法,给出了以公垂线段为约束使反投影像点误差最小的空间点坐标求解方法,实验证明该方法能提高空间点坐标求解精度。最后将立体视觉测量技术应用到巷道变形监测中,给出了一种巷道变形监测实施方案,实验对巷道上监测点位移进行了测量,结果证明该视觉测量方案能准确计算出巷道上监测点空间位移,能对巷道变形进行监测。