随着中国经济的持续增长和生活水平的不断提高,越来越多的家庭拥有了自己的汽车。公路、街道、停车场及车库等变得越来越拥挤不堪,倒车带来的隐患越来越让人们头疼,自动倒车成了人们的渴望。视觉作为最丰富的信息来源,为自动倒车系统的完善提供了必要条件。如何从视觉传感器中提取三维信息是计算机视觉领域的一个重要的研究课题。本文在分析自动倒车系统关键技术的基础上,以双目视觉在自动倒车系统中的应用为目的,构建双目立体视觉实验系统,重点对立体视觉系统中的摄像标定、特征提取以及立体匹配三个方面的内容展开深入研究,并进行相关实验。本论文完成了以下主要工作:基于双CCD摄像机,讨论了几种常用的坐标系及其各个坐标系之间的转换关系,给出了光轴平行的双目视觉摄像机模型,详细描述了基于共面圆的摄像机分步标定,并给出实验结果。针对本文的实验场景图像纹理简单的特点,本文采用点特征作为匹配的基元,因此本文先对SUSAN和Harris角点检测进行了详细描述,通过实验对比,最后选用基于Harris的亚像素级角点检测算法对图像进行特征提取。将目标几何形状的角点作为匹配基元,提出以特征点匹配和区域相关匹配相结合的立体匹配方法进行匹配。先进行粗匹配,然后再结合对应点的外极线约束条件,进行松弛迭代法,消除误匹配点,得到一对一的匹配对,完成匹配。在此基础上,利用对应点的视差计算基于双CCD成像的目标深度信息,并总结双目视觉测距在自动倒车系统中的应用。