双目立体视觉是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，而立体匹配问题又是立体视觉中的一个瓶颈问题，故研究一种鲁棒性好、精确度高、性能稳定和适用性强的立体匹配算法依然面临着巨大挑战，并且具有重要的理论意义和实用价值。双目立体视觉及其匹配技术在军事、航天、医学、工业设计、商业、娱乐、教育以及传媒等领域都有着广泛的应用前景。同时，对它们的研究还可以促进计算机技术、图像处理技术、机器人技术等相关学科领域的发展。　　 本文在对立体匹配技术的国内外研究现状分析的基础上，主要完成的工作及取得的成果有：　　 1）摄像机标定技术：对传统的摄像机标定算法做了较为深入的研究，结合OpenCV库函数实现了引入摄像机径向畸变和切向畸变的改进了的两步法，使求解出线性方程组即可得到全部的摄像机参数，避免了非线性优化搜索。实验证明改进后的算法较原有的标定结果具有更好的稳定性和计算速度，较大程度的提高了其计算精度。　　 2）图像预处理：采用二维中值滤波的方法处理选定的图像，然后用灰度直方图均衡化的方法进行了图像对比度增强。实验证明用这两种算法处理的图像，其图像特征显示效果更为明显，后续处理更为准确。　　 3）特征匹配技术：重点对基于特征的匹配技术进行了深入研究，针对特征简单、背景单一、噪声较少的图像，实现了一种基于窗口的特征点匹配算法。针对特征复杂、背景丰富、噪声较多的图像，研究和探讨了立体匹配研究领域的最新成果-SIFT特征匹配算法后，提出了一种实现该算法的具体方法，克服了众多匹配算法中对图像的苛刻要求和实时性差、精确度低等问题，并用实验证明了该SIFT特征匹配算法是一种快速、稳定并且实用的匹配算法。