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双目立体视觉是计算机视觉领域中的研究重点，其通常采用两个相同的相机从不同的角度同时获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复物体三维几何信息，重建周围景物的三维形状与位置。本文课题基于红外双目立体系统，研究了极线校正、立体匹配以及测距技术。 针对红外双目相机位置摆放不理想，导致图像对不满足极线约束的问题，对采集的图像对进行极线校正的操作。为了便于硬件实现，本文提出了单一变换矩阵的方法，若将左图像作为基准图，只需对右图像变换，变换后的右图像与原始的左图像即为校正后的图像对。且当相机的有效焦距不变时，该变换矩阵适用于双目系统采集的所有的图像对。实验结果证明校正误差较小，且能达到实时性的效果。 针对目前匹配算法中匹配精度很高但效率低下的现状，提出了高效聚焦策略的局部匹配方法，该方法以分割块作为匹配窗口，采用本课题研究的自适应参数权重法进行立体匹配。实验结果表明该算法提高了计算效率，又保证了匹配精度。 针对红外匹配固有的缺陷，提出了基于显著目标的红外匹配方法。首先利用频谱残差方法检测红外图像的显著区域，用非极大抑制方法定位显著区域，再用阈值分割算法提取显著目标;然后采用SUSAN算子提取显著目标图中的角点特征，并对角点特征进行立体匹配;最后对计算得到的视差图插值得到显著目标的视差图。实验证明，本文的算法能有效的提高红外匹配精度，匹配效率也较高。 在研制的红外双目测距系统中，根据相机标定的结果和显著目标的视差，实现了对显著目标的测距。实验证明，在80m距离范围内，测距误差基本上在15％以内。