机器双目视觉是从两幅或多幅数字图像中提取其三维信息的过程。类似于生物的双目视觉,通过对比空间中同一点在从不同视角拍摄的图像中的位置便可获取其三维深度信息,从而还原景物的三维信息。立体匹配就是在图像对中搜索同名点与求取视差的过程,是三维重建技术的核心,也是难点之一。本文首先研究了平行光轴双目视觉系统图片的立体匹配,发现了通常的固定窗口方法中窗口大小无法在各种图像特征处发挥较高的性能。针对这个缺陷,本文中以图像梯度的模作为图像信息密度的度量标准,用图像信息的密度确定应用于局部的匹配窗口大小。经过实验验证可以提高图像匹配精度。同时对于基于区域的匹配算法的执行方式进行了优化,将顺序执行的过程改为并行运算,免除了大量冗余计算,大幅提升了算法执行速度与效率。对于更普遍的情况,即非平行光轴宽基线双目视觉系统,采用实际的的双目视觉系统作为研究对象。本文研究了宽基线立体视觉中利用不变性特征算子正规化双目图像对方法。而由于试验设备已经具备高精度且简便的标定方法,故直接利用这种方法对图像进行正规化,生成正规化的图像对。在匹配过程中采用归一化的相似性度量函数用于处理图像因宽基线产生的光照差异和设备自身噪声,同时应用本文中提出的两项该机。通过实验算法有效性得到了验证。