双目立体视觉是计算机视觉领域重要研究方向之一。它是一种直接模拟人类双眼利用图像视差信息恢复三维场景的方法，具有成本低、适用面广等优点。在计算机视觉领域中，三维场景重建问题一直是一个热门的研究方向，国内外的很多学者都投身于该方面的研究。随着计算机技术的飞速发展，双目立体视觉技术在机器人导航、工业自动化、医疗诊断以及军事等领域得到了广泛应用。因此，本课题的研究具有重要的理论意义和使用价值。本文首先介绍了双目立体视觉的国内外研究现状，进而引出本文研究目标：用双目立体视觉系统恢复场景三维信息。针对三维重建对实时性和精度都有较高要求，本文重点研究了双目立体视觉系统的图像预处理、特征提取、摄像机标定、立体匹配和三维坐标求解五项关键技术，并对每个关键技术进行了相应的实验。在图像预处理部分采用十字中值滤波剔除图像中的噪声信息，并采用直方图均衡化技术突出图像细节；特征提取部分，采用本文改进的MIC角点检测算法对图像中角点进行亚像素定位，为后续基础矩阵估计打下良好基础；采用Canny算子对图像进行边缘提取。在摄像机标定部分，采用张氏标定法，实现了对摄像机内外参数的标定。在立体匹配部分，考虑系统对精度、速度以及密集视差图的要求，采用本文改进的区域立体匹配算法获得场景视差图。改进的立体匹配算法将结合图像分割技术、双向匹配策略以及伪极线约束准则实现图像像素间的高效匹配。最后，本文采用视差测距法获得距离信息，将立体匹配过程得到的视差图转化为三维效果图，并通过MATLAB和OpenGL分别进行三维环境显示。本文算法编程部分是基于MATLAB和VC++6.0。通过实验验证了本文所采用方法的正确性和可行性，为机器人代替人类工作方面的研究和应用奠定了基础。